# 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.

Oossa · 2026-09-30 · https://oossa.com/tr/deepseek-releases-deepep-ascend-library-for-huawei-npu-communication

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.

## Gerçekler

- Depo 30 Eylül 2026’da oluşturuldu; FP8 dağıtımını ve BF16 birleştirmeyi destekliyor
- Ascend 950DT üzerinde yapılan kıyaslamalarda, EP boyutu 8 için 373–375 GB/s dağıtım bant genişliği bildirildi

## Neden önemli

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

## Kaynaklar ve referanslar

1. [New repository deepseek-ai/DeepEP-Ascend: A high-performance communication library for machine learning training and inference on Huawei Ascend NPUs.](https://github.com/deepseek-ai/DeepEP-Ascend) – DeepSeek, 2026-09-30

Son güncelleme: 2026-09-30