> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# DeepSeek çekirdek kütüphanelerini Huawei Ascend 950'ye taşıdı
- URL: https://globalfeed.ai/deepseek-cekirdek-kutuphanelerini-huawei-ascend-950ye-tasidi/
- Published: 2026-09-30T15:53:04.000Z
- Updated: 2026-09-30T15:53:04.000Z
- Description: DeepSeek, matris çarpımı kütüphanesi DeepGEMM'in ve uzmanlar arası iletişim kütüphanesi DeepEP'in Huawei Ascend 950 sürümlerini GitHub'da yayımladı. İki kütüphane de NVIDIA sürümleriyle aynı API'yi sunuyor.
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: DeepSeek, Huawei, yapay zeka çipleri, açık kaynak, x-deepseek_ai, dil-tr, elle

**DeepSeek**, 30 Eylül 2026'da GitHub'da iki yeni depo açtı: [DeepGEMM-Ascend](https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend?ref=globalfeed.ai) ve [DeepEP-Ascend](https://github.com/deepseek-ai/DeepEP-Ascend?ref=globalfeed.ai). Şirket, modellerini eğitmek ve çalıştırmak için kullandığı temel çekirdek kütüphanelerini Huawei'nin Ascend 950 yapay zeka işlemcilerine taşıdı. Taşıma için resmi bir blog duyurusu yapılmadı; bilgiler depoların açıklama sayfalarından geliyor.

## İki kütüphanenin görevi

DeepGEMM, büyük dil modellerinin temel işlemi olan matris çarpımını (GEMM) hızlandıran bir çekirdek kütüphanesi. Sayfadaki bilgilere göre DeepGEMM-Ascend, DeepGEMM ile tam API uyumlu: geliştiriciler paketi kurup aynı çağrıları ve iş akışını Ascend üzerinde kullanabiliyor. Kütüphane BF16, FP8 ve FP4 hassasiyetlerinde matris çarpımını, uzman karışımı (MoE) modeller için MegaMoE çekirdeklerini ve MQA dikkat hesaplamasına yönelik çekirdekleri destekliyor. Depo MIT lisansıyla yayımlandı.

DeepEP ise MoE modellerde verinin farklı işlemcilerdeki uzmanlara dağıtılması ve sonuçların geri toplanması için kullanılan iletişim kütüphanesi. DeepEP-Ascend'in genel API'leri NVIDIA sürümüyle hizalı. Kütüphane FP8 dağıtımını, boru hattı paralelliği için gönderme ve alma işlemlerini ve deneysel bir uzak bellek erişimi bileşenini de içeriyor.

## Ölçümler ve sürücü takvimi

DeepSeek'in paylaştığı performans sonuçları Ascend 950DT üzerinde alındı. DeepEP-Ascend sayfasındaki bilgilere göre ölçümler, Huawei'nin DeepSeek'e sağladığı, herkese dağıtılmamış bir deneme sürücü paketiyle (PoC HDK) ve ek elle yapılandırmayla yapıldı. Tam bant genişliği için gereken ayarları içeren ticari sürücü sürümünün, Huawei'nin Atlas 850E yazılım sayfasında 15 Ekim civarında yayımlanması planlanıyor. DeepSeek, bu tarihin Huawei'nin planı olduğunu ve değişebileceğini not ediyor.

## CUDA dışı donanım için büyük bir adım

Yapay zeka yazılımlarının büyük bölümü NVIDIA'nın CUDA ekosistemine göre yazılıyor ve başka donanımlara geçiş çoğu zaman bu yazılım katmanında zorlaşıyor. Açık modelleri yaygın biçimde kullanılan DeepSeek'in kendi çekirdek kütüphanelerini aynı API ile Ascend'e taşıması, CUDA dışındaki donanımlar için önemli bir yazılım desteği anlamına geliyor. Adım, ABD'nin ihracat kısıtlamaları altında Çin'in kendi yapay zeka donanım zincirini kurma çabasıyla da örtüşüyor. Ascend 950 tabanlı sistemlerde MoE modelleri eğitmek ya da çalıştırmak isteyen ekipler, NVIDIA için yazılmış kodlarını daha az değişiklikle taşıyabilecek.

Performans sonuçları DeepSeek'in kendi ölçümleri ve henüz yayımlanmamış bir sürücü yapılandırmasıyla alındı; ticari sürücüyle elde edilecek sonuçlar farklı olabilir. Kütüphanelerin diğer Ascend nesillerinde ve farklı CANN sürümlerinde çalıştığı da henüz doğrulanmadı. Depolar yeni açıldı; bağımsız araştırmacıların değerlendirmelerini takip etmekte fayda var.

Kaynaklar: [GitHub: deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend](https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend?ref=globalfeed.ai), [GitHub: deepseek-ai/DeepEP-Ascend](https://github.com/deepseek-ai/DeepEP-Ascend?ref=globalfeed.ai).