DeepSeek进一步参与华为芯片路线图
据报道，DeepSeek正协助规划华为未来的人工智能芯片。华为工程师在这家AI开发商的办公室开展工作，并将其需求纳入处理器设计。合作涉及决定大型AI系统学习速度的两项任务：执行计算，以及在芯片之间传输数据。
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这则发表于2026年10月20日的报道援引两名了解相关工作的匿名人士称，双方关系远不止购买处理器。DeepSeek计划最早于2026年底开始使用华为昇腾950DT芯片训练模型；据报道，华为则打算在2027年第一季度向DeepSeek优先提供下一代昇腾960DT芯片中的大部分。
华为已公布这些新款处理器的时间表。华为在上海举办的华为全联接大会上发布的9月技术公告称，昇腾960DT将于2027年第一季度上市，昇腾960PR则计划于第三季度上市。有关华为与DeepSeek芯片设计合作的报道尚未得到公开证实。
这项工作建立在双方此前宣布的合作之上。DeepSeek于9月30日宣布，将为华为处理器开发编程工具。软件项目与据报正在进行的硬件合作表明，两家公司正努力推动中国AI模型与中国芯片更紧密地协同运行，从而减少对英伟达技术的依赖。
DeepSeek对硬件的需求
据报道，华为工程师已在DeepSeek办公室驻留较长时间，在芯片设计决策中考虑该公司的需求和建议。他们的工作涉及模型如何执行计算，以及处理器如何交换信息。
训练AI模型意味着反复处理样本，并调整控制模型响应的数值参数。对于大型模型，数千颗处理器必须分担这项工作。如果信息无法在处理器之间足够快地传输，即便芯片速度很快，也可能耗费宝贵时间等待数据。
DeepSeek的参与让华为获得了来自一家开发高要求AI系统的公司的反馈。这样一来，计算方法、内存和通信方面的决策可以一并考虑，而不必让软件开发者只能适应已经定型的处理器。
据有关合作的报道，DeepSeek仍在寻求使用先进的英伟达处理器。因此，该公司的策略既包括研发国产替代方案，也包括争取获得在先进模型训练中已占据核心地位的硬件。
关键时间节点
华为公布的时间表和DeepSeek的软件公告提供了几个明确的里程碑。据报道，模型训练计划还将这一进程延伸至2027年。
- 2026年9月17日：华为在上海举办的华为全联接大会上公布更新后的昇腾路线图和Atlas 960E SuperPoD。
- 2026年9月30日：DeepSeek宣布为华为昇腾平台开发编程基础设施，并介绍双方共同研发一套使用128颗昇腾950芯片的系统。
- 2026年10月20日：有报道称，华为工程师正将DeepSeek的需求纳入未来芯片设计。
- 2026年底前：据报道，DeepSeek计划开始使用昇腾950DT处理器训练模型。
- 2027年第一季度：华为称昇腾960DT将上市；据报道，DeepSeek预计将获得优先使用权。
- 2027年第三季度：华为称昇腾960PR将准备就绪，随后昇腾970计划于2028年推出，昇腾980计划于2029年推出。
华为称，960DT的上市时间比原路线图提前了三个季度。公司发言人还给出了原计划的发布时间，即2027年第三季度；按此计算，提前至第一季度意味着加速了两个季度。两种说法指向同一个新的上市时间窗口。
华为副董事长、轮值董事长徐直军在9月的主题演讲中介绍了公司计划保持的产品迭代节奏。
“我们的昇腾芯片系列将保持一年一代的迭代周期。”徐直军说。
这份时间表为开发者的软件工作提供了一系列硬件目标。对DeepSeek而言，眼下更紧迫的任务是在新款处理器到来之前，让模型在昇腾950硬件上有效运行。
编程工具为何重要
DeepSeek在9月30日的公告中介绍了昇腾平台的编程基础设施，包括TileLang以及用于计算和通信的库。该公司称华为提供了全面支持，双方还共同开发了一套基于128颗昇腾950芯片的超节点方案。
超节点将处理器组合起来，使它们能够紧密协同工作。相关库提供可重复使用的软件，用于执行计算和在芯片之间传递信息，从而减少开发者必须自行编写的基础设施代码。
TileLang是一种编程语言，旨在帮助开发者高效表达AI计算。DeepSeek称，它能够简化代码、提高开发效率，并表示其编程模型比英伟达的CUDA更简单。
CUDA是英伟达市场地位的核心支撑之一，因为开发者借助其编程工具和软件库，在英伟达处理器上运行工作负载。将AI系统迁移到其他芯片，除了需要获得新硬件，还要调整软件。
DeepSeek决定将其昇腾基础设施开源，其他开发者因此可以查看并调整相关代码。这样做的实际价值在于协同开发：通用工具的改进能够帮助不止一家模型开发商使用同一处理器平台。
华为称，其更广泛的昇腾生态目前已支持90多个主要外部开源项目，包括PyTorch、Triton、vLLM和veRL。华为还表示，昇腾已正式成为PyTorch支持的加速器后端，为使用这一机器学习框架的开发者提供了另一条使用华为硬件的途径。
性能差距仍然很大
研究机构Epoch AI估算，英伟达B300芯片的原始算术性能约为华为昇腾950处理器的七倍。这一对比量化了DeepSeek和华为面临的挑战：如何让国产硬件胜任要求最高的训练任务。
原始算术性能衡量处理器能够执行多少计算。训练完整模型所需的时间还取决于内存、通信、软件效率，以及整个系统能否稳定运行。
据有关DeepSeek计划的报道，训练一个处于AI能力前沿的模型可能需要超过1万颗华为芯片连续运行数周。因此，生产足够数量的芯片并确保如此大规模的部署持续运转，也是这项计划的关键环节。
华为称，昇腾960系列将按计划实现性能翻倍。公司也在投资提升多处理器连接效率的技术，这使整台计算机的设计成为其对抗英伟达的重要组成部分。
华为的方案：构建更大型的协同计算机
据华为介绍，Atlas 960E SuperPoD最多可扩展至4096颗神经网络处理器（NPU）。NPU是一种专为AI计算设计的处理器。华为称，该系统可提供8 EFLOPS的FP8算力和最高1拍字节的高带宽内存。
简单来说，华为提出的是由AI处理器紧密连接而成、共享大容量高速内存的系统。FP8是一种适用于特定AI计算的8位数值格式；1艾级浮点运算能力则代表每秒可执行100亿亿次算术运算。
华为将SuperPoD定义为通过高速链路连接的多个计算节点，并采用统一内存寻址，使其像一台逻辑计算机一样运行。其UnifiedBus技术则连接这一更大系统中的计算、存储及其他组件。
华为称，在用于大型集群的传统服务器架构中，通信占训练时间的40%以上。其马克思实验室的仿真显示，由约4000颗NPU组成的SuperPoD构建、包含10万颗NPU的集群，其计算利用率可达到每台服务器配备8颗NPU的集群的2.75倍。
这一结果来自华为的仿真，也有助于说明公司的设计重点：让处理器把更多时间用于计算，减少彼此等待。
解读不同规模的系统
华为介绍过多种规模的计算设备。其Atlas 950 SuperCluster据称最多可连接25.6万张加速卡。9月公布的新架构则最多可连接51.2万颗NPU；采用扩展网络方案时，数量可达100万颗。
这些集群数字指的是互联系统的集合。4096颗NPU的规格则指华为基础设施规划中的单台Atlas 960E SuperPoD。
中国科技分析师马睿也指出，Atlas 960 SuperPoD此前公布的配置为15488颗芯片，而此次宣布的新系统包含4096颗。华为当前官方规格将后者命名为Atlas 960E SuperPoD。
对买家而言，实际任务是根据预期工作负载，匹配具体的处理器代际和系统配置。更大的网络意味着可以接入更多处理器，而连接的速度和可靠性则决定它们能否有效协同工作。
功耗、可靠性与实际训练的考验
华为称，Atlas 960E采用5500个Hi-ONE光互连单元，取代传统连接方案所需的48000个光模块。该公司的近封装光学技术利用光在靠近计算硬件的紧凑连接中传输数据。
华为称，这一设计可将功耗降低超过550千瓦，使系统无故障运行时间翻倍，系统可用性达到99.8%。这些是华为公布的系统规格。
DeepSeek拟开展的训练工作，将在持续负载下检验芯片、软件和连接之间的协同效果。持续数周的训练任务要求整套设备不断交换数据并持续推进，而不仅仅是短时间达到很高的计算速度。
华为称，已有40多个模型在昇腾平台和其CANN软件平台上完成原生训练。CANN是“神经网络计算架构”的缩写，提供帮助AI应用使用昇腾处理器的核心软件。
DeepSeek以知名模型开发商的身份，在编程和据报涉及的芯片设计两个阶段参与这项工作。接下来的里程碑包括：计划在2026年底前使用昇腾950DT，以及华为承诺昇腾960DT于2027年第一季度上市。这些进展将显示，双方合作能否迅速从工具开发和设计工作走向在中国硬件上持续训练模型。
要点
- 据报道，DeepSeek正协助华为规划未来AI芯片，包括其计算和数据传输能力。
- 双方已宣布开发编程工具，并共同研发一套使用128颗昇腾950芯片的系统。
- 据报道，DeepSeek计划在2026年底前开始使用昇腾950DT训练模型。
- 华为称，昇腾960DT将于2027年第一季度上市，昇腾960PR将于第三季度上市。
- Epoch AI估算，英伟达B300的原始算术性能约为昇腾950的七倍。
- 华为的应对方案结合了新一代芯片、开源软件和更大型的互联系统，包括最多配备4096颗NPU的Atlas 960E SuperPoD。
