OossaYapay zekâ hızla gelişiyor. Biz basitçe anlatıyoruz.

DeepSeek, Huawei NPU’lar için DeepEP-Ascend’i yayımladı

DeepSeek, Ascend NPU’larda MoE eğitimini hızlandıran yüksek performanslı iletişim kütüphanesini açık kaynak yaptı. İlk kıyaslamalar, bant genişliğinin yüzde 95’ine kadar kullanım gösteriyor.

Kısa haberOossa1 dk okuma

DeepSeek, DeepEP-Ascend adlı yeni bir GitHub deposu yayımladı. Depo, Huawei Ascend NPU’larda eğitim ve çıkarım için uzmanlar arası paralel tümden tüme iletişim, işlem hattı paralelliği ve uzak bellek erişimini destekleyen bir iletişim kütüphanesi sunuyor. Kütüphane, NVIDIA DeepEP API’siyle uyumlu ve pip komutuyla kurulabiliyor. Ascend 950DT üzerinde yapılan ilk testlerde, uzmanlar arası paralellik boyutu 32’ye kadar çıkarken dağıtım bant genişliğinin donanım sınırına yaklaştığı görüldü.

Neden önemli

Geliştiricilerin, büyük ölçekli uzman karışımı modelleri için Huawei Ascend çiplerinden donanımın iletişim hızına yakın performansla yararlanmasını sağlıyor.

Bu makale faydalı oldu mu?
Paylaş

Sıradaki okuma

Oossa · Bülten

Yapay zekâda hafta, anlaşılır dille

Her pazartesi: bilmeye değer haberler, sade bir dille. Ücretsiz, spam yok.

Kaynaklar ve referanslar

#KaynakYayınTarihAna fikir
1New repository deepseek-ai/DeepEP-Ascend: A high-performance communication library for machine learning training and inference on Huawei Ascend NPUs. ↗DeepSeek30 Eyl 2026A high-performance communication library for machine learning training and inference on Huawei Ascend NPUs.

1 kaynak

Son güncelleme: ·Markdown·llms.txt