DeepSeek V5计划采用华为Ascend芯片进行预训练：AI算力国产化进程加速

摘要：DeepSeek计划在其下一代大模型DeepSeek V5中采用华为Ascend芯片进行预训练，这标志着中国顶级大模型首次尝试在国产计算硬件上进行全面训练。Ascend芯片此前主要用于DeepSeek模型的推理任务，而此次扩展到预训练领域，体现了AI算力国产化的重要进展。华为Ascend平台通过提供从芯片到软件栈的全面支持，包括TileLang编译工具、DeepGEMM高性能计算库等，展现了其在AI基础设施领域的潜力。尽管国产芯片在推理任务中已取得验证，但训练生态系统的迁移成本仍是关键挑战。

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核心突破

DeepSeek计划在其下一代大模型DeepSeek V5中采用华为Ascend芯片进行预训练，这标志着中国AI算力国产化进程的重要一步。Ascend芯片此前主要用于DeepSeek模型的推理任务，而此次扩展到预训练领域，体现了AI算力国产化的重要进展。

技术机制剖析

华为Ascend平台通过提供从芯片到软件栈的全面支持，展现了其在AI基础设施领域的潜力。具体来说，华为为Ascend平台提供了以下支持：

• TileLang：一种高级语言编译工具，用于优化AI模型的编译过程。
• DeepGEMM、FlashMLA、TileKernel、DeepSelect：一系列高性能计算库，用于加速矩阵运算和模型训练。
• DeepEP：分布式通信库，用于支持大规模分布式训练。

此外，华为还提供了Ascend SuperPoD Flex架构和UBL128网络解决方案，并开放了Ascend C编程接口和低级别指令集，以支持TileLang的运行。这些技术共同构成了一个完整的AI训练生态系统。

工程权衡与实测表现

尽管国产芯片在推理任务中已取得验证，但训练生态系统的迁移成本仍是关键挑战。DeepSeek V4-Pro模型的全参数后训练过程表明，Ascend 910C处理器集群能够完成1.6万亿参数模型的训练，但初始预训练阶段尚未涉及。这表明在训练任务中，Ascend平台仍需进一步优化以满足大规模预训练的需求。

开发者落地与部署建议

对于开发者而言，Ascend平台的开放性和全面支持为AI模型的训练和推理提供了新的选择。然而，在实际应用中，开发者需要考虑以下因素：

• 硬件兼容性：确保模型架构与Ascend芯片的兼容性。
• 软件栈支持：充分利用Ascend提供的软件库和工具，以优化模型性能。
• 迁移成本：评估从现有平台迁移到Ascend平台的成本和收益。

未来展望

如果DeepSeek V5的预训练能够在Ascend平台上顺利完成，这将为AI算力国产化树立一个重要的里程碑，并为其他AI模型提供宝贵的经验和参考。

结论

DeepSeek与华为的合作展示了AI算力国产化的巨大潜力，同时也揭示了当前面临的挑战。随着技术的不断进步和生态系统的逐步完善，国产AI硬件有望在未来的AI发展中发挥更大的作用。

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消息来源：Reddit r/LocalLLaMA (2026-11-03)

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