华为与DeepSeek合作探索国产AI芯片 · 话题榜 · TwKit

@fxtrader

据报道，DeepSeek正与华为深度合作，参与下一代AI芯片的设计决策，目标是摆脱对英伟达的依赖，利用国产芯片训练最先进AI模型。报道称，华为工程师长期进驻DeepSeek办公室，按其技术需求调整芯片设计，合作程度远超一般芯片供应商与客户的关系。 华为根据DeepSeek对模型运算及处理器之间数据传输的要求调整芯片设计，相关设计将应用于2027年及之后推出的AI芯片。 DeepSeek计划最快今年底开始使用华为昇腾950DT芯片进行AI模型预训练，目前测试仍在进行，时间表可能改变。华为计划将2027年推出的昇腾960DT芯片大部分供应量优先分配予DeepSeek，而非平均分配予其他中国AI企业；DeepSeek将同时利用这款芯片训练及运行AI模型。 软件方面，DeepSeek采用开源编程工具TileLang，以减少对英伟达CUDA软件生态的依赖。报道称，DeepSeek上月已推出支持昇腾950的TileLang版本，并表示目前用于模型训练的TileLang程式均已有对应的昇腾版本。 据报道，DeepSeek最新测试已使用逾1000枚处理器，但要完成大型AI模型的预训练，可能需要逾10000枚昇腾950DT连续运行数星期。

@NFT_Chen

🚨重磅爆料！DeepSeek正全力帮助华为“造芯”：华为工程师驻场办公，联合设计下一代AI芯片，年底或实现全国产模型训练！ 据The Information独家报道，DeepSeek已深度参与华为昇腾芯片设计： 1️⃣华为工程师长期驻场DeepSeek办公室，将训练需求直接写进芯片架构 2️⃣最早2026年底用昇腾950DT开展大规模预训练 3️⃣2027年Q1的昇腾960DT大部分产能优先给DeepSeek 4️⃣TileLang成为CUDA替代方案，已完成昇腾适配并开源相关工具 5️⃣目标：前沿模型完全脱离Nvidia，构建自主软硬件生态 与英伟达性能差距仍在，单芯片约7倍差距，但软硬件协同优化+规模化集群正加速追赶。中国AI自主化进程又迈出关键一步。 报道来源：https://www.theinformation.com/articles/deepseek-shaping-huaweis-ai-chips-growing-challenge-nvidia #DeepSeek #华为 #昇腾 #AI芯片 #Nvidia #中国AI #自主可控 #TileLang #科技前沿 #梁文峰 #梁圣

@_FORAB

华为和 DeepSeek 捆绑关系再升级。信息报爆料称，华为工程师已长期驻场 DeepSeek 办公室，双方正共同设计下一代国产 AI 芯片。 DeepSeek 计划最早在今年底，开始使用华为 Ascend 950DT 芯片，进行大规模预训练。一次完整预训练，可能需要超过 1 万颗华为芯片，连续运行数周。

@0xLogicrw

去年，DeepSeek 尝试用华为昇腾芯片训练 R2，最后没能成功。《金融时报》当时披露，芯片稳定性、跨卡通信和软件支持都存在问题。即便华为派工程师驻场协助，DeepSeek 最终还是转回英伟达芯片完成训练。 此后，双方先从软件入手。今年 9 月底，DeepSeek 开源了昇腾版 TileLang，以及矩阵计算、MoE 专家通信等底层工具，减少模型迁移到国产芯片所需的代码改写工作。但软件适配只是第一关，完整预训练还需要成千上万颗芯片长时间稳定协作。 现在，合作已经深入芯片设计。《The Information》披露，华为工程师长期驻扎 DeepSeek 办公室，将模型的计算方式、跨芯片数据传输等需求直接纳入下一代昇腾芯片的设计。过去主要是修改软件适应芯片，现在华为也开始根据 DeepSeek 的模型需求调整硬件。 DeepSeek 计划最快今年年底使用昇腾 950DT 开始预训练，目前新一轮测试已动用超过 1000 颗芯片。但一次完整预训练可能需要上万颗芯片连续运行数周，通信效率、故障恢复和配套软件仍是难关。 华为则准备将 2027 年第一季度推出的昇腾 960DT 的大部分供应优先交给 DeepSeek，而不是分散给其他模型公司。

@tuolaji2024

DeepSeek 已经完全放弃了的 Hopper 堆栈（H100/H200）的支持，并且在新开源的推理框架中只支持 Blackwell 和华为昇腾 NPU。 这，这个操作是不是可以理解，顶级模型只能用顶级芯片？ 黄仁勋不得笑开花了？ds 给他带货，以及 a 畜又能学到真本事了。