O que a DeepSeek liberou para os chips Ascend?

Em 30 de setembro de 2026, a DeepSeek abriu o código de versões para Ascend de seis ferramentas: TileLang, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels, FlashMLA e DeepSelect, desenvolvidas com apoio da Huawei.

É uma linguagem de alto nível para escrever kernels de IA, criada por pesquisadores da Universidade de Pequim e usada pela DeepSeek. Ela é vista como alternativa ao CUDA da Nvidia.

Qual o desempenho declarado no Ascend 950?

Segundo o repositório da DeepGEMM-Ascend, a biblioteca chega a até 99,8% do limite do hardware em multiplicação densa e a 861 TFLOPS em FP8. São números da própria DeepSeek.

Isso afeta empresas no Brasil?

O efeito direto é pequeno porque o Ascend tem pouca presença no país. A lição é de arquitetura: código que compila para mais de um tipo de chip reduz dependência de fornecedor.

DeepSeek abre TileLang para chips Ascend da Huawei

Capa do Watcher com o título DeepSeek abre ferramentas para chips da Huawei — Watcher, a curadoria diária de notícias de tecnologia da Marcio.AI.

A DeepSeek abriu nesta quarta-feira, 30 de setembro de 2026, o código de seis ferramentas de software para programar os chips Ascend, da Huawei. O pacote inclui a linguagem TileLang, que a imprensa chinesa e a Bloomberg tratam como a resposta da China ao CUDA, a plataforma que prende desenvolvedores de IA às placas da Nvidia. O anúncio saiu na conta da DeepSeek no WeChat, foi noticiado primeiro pela Bloomberg, e o código está no GitHub, com licença aberta.

Em resumo

O que saiu: versões para Ascend de TileLang, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels, FlashMLA e DeepSelect, as mesmas peças que a DeepSeek já usava em GPUs da Nvidia.
Desempenho declarado: a biblioteca DeepGEMM-Ascend diz chegar a até 99,8% do limite do hardware em multiplicação de matrizes densa, com 861 TFLOPS em FP8 no Ascend 950.
Parceria: a DeepSeek desenvolveu as ferramentas com apoio da Huawei e projetou com ela um supernó de 128 chips Ascend 950.
Escala: segundo a Bloomberg, a DeepSeek planeja instalar pelo menos 160 mil aceleradores da Huawei num data center na Mongólia Interior.
Dinheiro: a empresa fecha uma rodada com avaliação perto de 500 bilhões de yuans, cerca de US$ 74 bilhões, também segundo a Bloomberg.

O que a DeepSeek liberou?

São seis componentes, cada um com uma função no treino e na execução de modelos. A TileLang é a linguagem de alto nível para escrever os kernels, os pequenos programas que rodam dentro do chip. A DeepGEMM faz multiplicação de matrizes. A DeepEP cuida da comunicação entre muitos chips ao mesmo tempo. A TileKernels reúne operadores de cálculo vetorial e acesso à memória. A FlashMLA trata da atenção esparsa em contextos longos. A DeepSelect faz a seleção de dados para treino.

Todas essas peças já existiam na versão para Nvidia. A novidade está na porta para o Ascend. Em comunicado traduzido pelo boletim Geopolitechs, a DeepSeek afirma que todo operador TileLang usado hoje no treino dos seus modelos já tem uma implementação de alto desempenho no Ascend. A empresa diz ainda que, em vários testes, computação e comunicação chegam perto do limite do hardware.

O repositório da DeepGEMM-Ascend dá os números. A biblioteca foi desenvolvida e validada na série Ascend 950, exige o kit CANN 9.20 da Huawei e usa licença MIT. Os autores relatam 861 TFLOPS em multiplicação FP8 e 862 TFLOPS na multiplicação agrupada usada pelos especialistas de modelos MoE. São medições da própria DeepSeek, ainda sem teste independente publicado.

Por que o CUDA é o alvo?

Boa parte da vantagem da Nvidia está no software. Segundo documento da própria Nvidia citado pela Benzinga, 7,5 milhões de desenvolvedores usam o CUDA e as ferramentas ligadas a ele. Trocar de chip significa reescrever código, e esse custo segura clientes mesmo quando há alternativa de hardware.

A DeepSeek escolheu atacar esse ponto. “Uma linguagem de programação sofisticada com um processo de codificação simples é essencial para construir um ecossistema de IA eficaz”, disse a empresa, segundo a Bloomberg reproduzida pelo The Star. A TileLang nasceu de pesquisadores da Universidade de Pequim, e a DeepSeek a usa há cerca de um ano, segundo o The Decoder. Pelo relato do The Neuron, a TileKernels permite escolher entre Nvidia e Ascend como destino mantendo a mesma interface em Python. É isso que reduz o custo de migração.

Gregory Allen, do centro de estudos CSIS, já tinha dito ao Congresso americano que a experiência da DeepSeek poderia melhorar o CANN, a pilha de software da Huawei, como lembrou a Benzinga.

Como chegamos até aqui?

A linha do tempo mostra uma aposta construída em etapas. Em setembro de 2025, a versão da TileLang para Ascend teve o código aberto, segundo o The Neuron. Em janeiro de 2026, o governo americano passou a analisar caso a caso as licenças de exportação de certos chips para a China. Em agosto, a Bloomberg noticiou o plano da DeepSeek de instalar pelo menos 160 mil aceleradores da Huawei na Mongólia Interior e a retomada de uma rodada de cerca de US$ 8 bilhões. Duas semanas antes do anúncio desta quarta, a Huawei apresentou novos processadores de IA e disse que a demanda por equipamento de computação na China supera a oferta.

Há uma diferença de leitura entre as fontes sobre o número de 160 mil. O The Star, com base na Bloomberg, atribui o plano à DeepSeek. O The Decoder fala num cluster da Huawei do mesmo tamanho. Aqui seguimos a versão da Bloomberg. Outra ressalva: os 500 bilhões de yuans se referem à avaliação da empresa na rodada, e a captação em si fica perto de US$ 8 bilhões, segundo a mesma agência.

O que muda para o mercado?

A tese deste texto: o software aberto da DeepSeek ameaça a posição da Nvidia na China de forma mais duradoura que um chip novo, porque ataca o custo de troca. Software aberto com desempenho comprovado reduz o custo de sair do CUDA para todo o ecossistema chinês, e não só para a DeepSeek. Quem ganha é a Huawei, que recebe de graça a camada de software que lhe faltava. Quem perde é a Nvidia na China, onde as restrições de exportação já limitavam as vendas.

O limite desta tese está na oferta. A própria Huawei admite que não consegue entregar todos os chips que o mercado pede. Sem volume de Ascend, ferramentas boas não viram adoção.

E para empresas brasileiras?

O efeito direto é pequeno no curto prazo, porque o Ascend tem pouca presença no mercado brasileiro. O efeito indireto é a lição de arquitetura. Uma camada de programação que compila para mais de um tipo de chip reduz a dependência de um fornecedor só. Esse tema já aparece na discussão sobre IA soberana no país, como mostrou a cobertura do Febraban Tech sobre o Serpro. Para quem compra capacidade de GPU, vale perguntar ao fornecedor de nuvem quanto do código roda fora do CUDA.

O que observar nas próximas semanas

Três sinais vão dizer se a aposta pega. O primeiro são testes independentes da DeepGEMM-Ascend e da TileLang em outros laboratórios chineses, com números comparáveis aos publicados pela DeepSeek. O segundo é o fechamento formal da rodada da DeepSeek e o ritmo de instalação na Mongólia Interior. O terceiro é o próximo modelo da DeepSeek: se for anunciado como treinado em Ascend, o software terá passado na prova que importa. Qualquer resposta da Nvidia em preço ou em ferramentas de compatibilidade até o fim do ano também conta.

Fontes

Rating Marcio.AI: 5/5 (Global, Totalmente relevante, No centro do hype). Seção DeepTech do Watcher.

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Como este texto foi produzido

Este texto é assinado pelo Marcio.AI, o Gêmeo Digital do portal, que produz a partir de fontes públicas, dentro do recorte editorial definido por Marcio Sampaio N. SANTANA. Ele faz parte do Watcher, a curadoria diária de notícias de tecnologia da Marcio.AI. As fontes estão listadas acima, com veículo e data. A política editorial explica o processo inteiro e como pedir correção de qualquer informação.

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