DeepSeek开源昇腾组件，国产AI芯片卡位战升级

在人工智能技术快速发展的背景下，国产AI芯片的供应链问题日益凸显。近日，DeepSeek宣布开源面向华为昇腾平台的基础设施组件，这一动作被视为国产AI芯片生态建设的重要一步。

图片1展示了国产AI芯片面临的困境：设计能力不断提升，但产能却未能同步增加，导致排期成为稀缺资源。根据高盛报告预测，2025年国内先进制程晶圆供需缺口将达到92%，这一数字到2035年虽降至34%，但仍意味着巨大的供需矛盾。中芯国际CEO赵海军在业绩会上表示，客户因担忧供应不足而提前备货，反映出当前产能的紧张状况。

芯片的算力需要通过软件来发挥，图片2直观地展示了这一过程：从安排计算、搬运数据到协调多张芯片，每个环节都需要精心设计的软件支持。然而，当前国内AI芯片在软件适配上存在明显短板。英伟达凭借CUDA生态系统积累了大量现成工具和优化经验，而国产芯片在这方面仍需追赶。

DeepSeek此次开源的六个组件，包括编译器、计算库和通信库，与此前面向英伟达平台的开源组件一一对应。这些组件覆盖了矩阵运算、向量计算、数据筛选和稀疏注意力计算等核心功能。例如，DeepGEMM加速矩阵运算，TileKernels处理常规向量计算和内存访问，FlashMLA优化稀疏注意力计算，DeepSelect用于高效筛选数据。

开源的意义在于减少重复开发，让其他团队可以直接复用已有代码并进行适配验证，图片3清晰地展示了这一流程。DeepSeek称，V4系列训练中的大部分算子使用编程工具TileLang实现，如今这些算子已有对应的昇腾高性能实现。华为团队参与了这批组件的研发支持，并共同推进基于昇腾950的128卡超节点方案。

尽管如此，国产芯片要真正追上英伟达，还需要更多团队的实际应用。以DeepEP昇腾版为例，部分功能仍在开发，性能测试依赖尚未公开的手动配置。这意味着其他团队接入时，仍需配齐相应的芯片、软件和固件环境。

数据中心机柜的插拔式设计（图片4）也反映了AI计算基础设施的发展趋势。随着AI模型规模的不断扩大，如何高效利用现有硬件资源成为关键。DeepSeek的开源举措不仅解决了软件适配问题，也为国产芯片提供了更广阔的市场空间。

总体来看，DeepSeek的开源行动是国产AI芯片生态建设的重要一步。通过提供完整的软件解决方案，可以加速国产芯片在高性能计算领域的应用，缓解当前产能不足带来的挑战。