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Cailian PressUpdated Nov 3 15:31

DeepSeek V5 plans to conduct pre-training based on Huawei Ascend chips

English text is being prepared.

AI summary

According to multiple industry chain sources, DeepSeek's next-generation large model DeepSeek V5 plans to conduct pre-training based on Huawei Ascend chips; previously, Ascend was mainly used for inference tasks of DeepSeek models. The report outlined that around the Spring Festival of 2025, Ascend completed the large-scale deployment of DeepSeek-V3/R1 in Huawei Cloud's Gui'an Data Center; after the release of DeepSeek-V4 in April 2026, the full series of Ascend SuperNode products could already support the V4 series; and on September 30, DeepSeek also open-sourced infrastructure components such as TileLang, DeepGEMM, and DeepEP for the Ascend platform. The report also noted that the implementation of domestic computing power is currently still concentrated on the inference side, and the ecosystem migration cost on the training side is the variable that determines the market ceiling.

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The report disclosed DeepSeek's plan for its next-generation model to shift to Ascend pre-training, and outlined the adaptation process between the two parties, from inference deployment to joint software stack development.

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国芯训练国模!DeepSeek下一代大模型计划用昇腾芯片训练

科创板日报记者 黄心怡 责编 毛明江 2026-11-03 14:24

①从多名产业链人士处获悉,DeepSeek 下一代大模型DeepSeek V5计划基于昇腾芯片进行训练。此前昇腾芯片主要用于DeepSeek大模型的推理任务。 ②国产芯片在推理侧的规模化验证提供了产业信心,但训练侧的生态迁移成本仍然是决定市场天花板的变量。

《科创板日报》11月3日讯(记者 黄心怡)《科创板日报》记者从多名产业链人士处获悉,DeepSeek 下一代大模型DeepSeek V5计划基于昇腾芯片进行预训练。此前华为昇腾芯片主要用于DeepSeek大模型的推理任务。

从公开可查的信息看,昇腾承载DeepSeek模型的最早规模化部署发生在2025年春节前后。

浙江大学传媒与国际文化学院常务副院长方兴东在《昇腾崛起》一书中提到,2025年1月28日,华为高层下达了华为云快速支持DeepSeek的决策。除夕夜到大年初二,华为与DeepSeek完成了3000多张昇腾芯片的部署和验证,将DeepSeek-V3/R1大模型成功部署到华为云贵安数据中心。书中还写道,DeepSeek的爆发令任正非异常振奋,整个春节,他都在指挥华为云和相关产品团队应对流量海啸。同年1月,硅基流动与华为云上线了基于昇腾的 DeepSeek-V3、R1 推理服务。

2026年4月DeepSeek-V4 发布后,华为方面称,通过双方“芯模技术协同”,昇腾超节点全系列产品已可全面支持 DeepSeek V4 系列模型。DeepSeek则在官方API页面提到,受限于高端算力,目前V4-Pro模型的服务吞吐仍有限,预计下半年昇腾950超节点批量上市后,Pro价格会大幅下调。

9月30日,DeepSeek宣布,正式开源面向华为昇腾算力平台的基础设施组件,涵盖 TileLang 高级语言编译工具、高性能计算库(DeepGEMM、FlashMLA、TileKernel、DeepSelect 等)与分布式通信库(DeepEP),与此前面向英伟达平台的开源组件一一对应。华为方面提供了联合定义的昇腾超节点SuperPoD Flex和UBL128组网方案,并开放 Ascend C 编程接口与底层指令体系支持TileLang工作。

这一动作的意义在于,DeepSeek 不仅在使用昇腾做推理,还在软件栈底层与昇腾进行了系统性的对齐与共建,将适配延伸到了支撑训练和推理的基础设施层面。

当前,国产算力的落地主要集中在推理侧,在训练侧仍需提升。不久前,深圳河套学院AI训练平台项目团队,联合哈尔滨工业大学(深圳)、深圳市大数据研究院、华为有关团队,协同深智城AI算力平台,依托昇腾910C国产AI算力集群,完成1.6万亿参数大模型DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。需要说明的是,此次训练仍不涉及基础预训练。

国产芯片在推理侧的规模化验证提供了产业信心,但训练侧的生态迁移成本仍然是决定市场天花板的变量。如果DeepSeek下一代大模型基于华为昇腾算力完成预训练,将首次次回答了“中国顶尖大模型能否在国产算力上完成预训练任务”,这个此前只有质疑、没有答案的问题。

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