老黄显卡更不好卖了
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不吃早点我都多余睁眼
deepin
2026-09-30 19:33 Reply Like 0 View the author
kookboy
deepin
2026-09-30 20:08 好事!不这么搞的话,会一直被老美垄断和卡脖子的。

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chmod700
deepin
2026-09-30 20:19 所以说,不是非要支持华为,我以前也是个华黑,但我发现其他厂商是真不行啊,是真废物啊,我想支持都找不到理由啊。某些人看到又要像狗吃巧克力一样难受了哈哈。btw,无菌环境就是好,无菌赛道真清净。
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buyike
deepin
2026-09-30 20:45 chmod700:
所以说,不是非要支持华为,我以前也是个华黑,但我发现其他厂商是真不行啊,是真废物啊,我想支持都找不到理由啊。某些人看到又要像狗吃巧克力一样难受了哈哈。btw,无菌环境就是好,无菌赛道真清净。
不是非要支持华为,我以前也是个华黑,
你这话我有印像,哈哈哈。
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chmod700
deepin
2026-09-30 21:03 buyike:
不是非要支持华为,我以前也是个华黑,
你这话我有印像,哈哈哈。
以前天天跟华子那些省办基层煞笔人员打交道,被他们恶心坏了,天天黑他。哪怕现在我支持华子,我也觉得他那些基层人员都是煞笔
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sendlan
deepin
2026-09-30 21:33 chmod700:
以前天天跟华子那些省办基层煞笔人员打交道,被他们恶心坏了,天天黑他。哪怕现在我支持华子,我也觉得他那些基层人员都是煞笔
支持它并不妨碍喷那些该喷的
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buyike
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2026-09-30 22:52 sendlan:
支持它并不妨碍喷那些该喷的
有道理,譬如90的双拼色让我完全没兴趣了,本来准备出手也只能收手了。
不过,那个镜头确实惊艳,创意不错,实现得也不错。
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deepin
2026-09-30 22:52 哟,天天刷怪的那几个阴阳人呢?这个帖子怎么没看到你们啊哈哈哈哈,真吃巧克力吃坏了?
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chmod700
deepin
2026-09-30 23:36 buyike:
有道理,譬如90的双拼色让我完全没兴趣了,本来准备出手也只能收手了。
不过,那个镜头确实惊艳,创意不错,实现得也不错。
Mate90RS一出来,本来就好看的80RS更加好看了。
这个帖子下,那几个刷怪的一个没来哈哈哈哈。某面,某debugger,某琥,某软件作者。这会儿估计难受得说不出话了
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神末shenmo
deepin
2026-10-01 00:00 Spark-App
Q&A Team
专有生态的墙被打破,开放的设施拔地而起,真好!
梁子要赚波大的了
干翻皮衣黄!
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DeepSeek 开源昇腾基础组件
今天,我们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、计算库、分布式通信库。所有组件与此前面向英伟达平台的开源组件一一对应。
工欲善其事,必先利其器。建立新一代自主可控的 GPU 软件生态,首要的事情是先建立一个通用的、编程简单的、同时能达到硬件性能上限的高级语言。TileLang 在这样的历史背景下诞生。一方面,相对于英伟达的 CUDA 语言,TileLang 的编程更简单,能显著提高开发效率、简化代码逻辑。另一方面,相对于其它同类高级语言,TileLang 的编程模型可以充分发挥芯片的特性,达到硬件的性能上限。TileLang 路线首先在英伟达成熟平台上得到了验证,如今已承载了 DeepSeek V4 系列模型训练中大部分算子的实现,是我们探索 AGI 新范式、开发高性能算子的核心工具。
本次开源的 TileLang 昇腾版本,对昇腾 Ascend C 底层指令进行封装、提供高级语言的编程方式、同时不损失硬件性能。这正是 TileLang 的设计初衷。目前,DeepSeek 训练中用到的每一个 TileLang 算子,在昇腾上都有对应的高性能实现。 TileLang 昇腾版本作为一个开源工作,希望能对更多 AI 芯片建立高可用软件生态起到示范作用。
本次开源还包括昇腾平台核心计算与通信组件,为不同使用场景提供可复用的基础能力:DeepGEMM 加速通用矩阵运算;DeepEP 提供高效的大规模跨设备通信;TileKernels 提供数据处理所需的常规向量计算和访存算子;FlashMLA 提供稀疏注意力算子,提升长上下文处理效率;DeepSelect 则实现了高效的数据筛选。在多项关键测试用例中,上述组件的计算与通信性能已接近硬件上限。
在面向昇腾平台的研发过程中,华为团队给予了毫无保留的大力支持。双方紧密合作,共同推进基于昇腾 950 的 128 卡超节点方案、共同对计算与通信进行了深度优化。我们将持续推进技术创新,与社区共同建设开放的软件生态、共同进步。
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附开源项目链接:
TileLang:
https://github.com/tile-ai/tilelang
DeepGEMM Ascend:
https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend
DeepEP Ascend:
https://github.com/deepseek-ai/DeepEP-Ascend
TileKernels:
https://github.com/deepseek-ai/TileKernels
FlashMLA:
https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA
DeepSelect:
https://github.com/deepseek-ai/DeepSelect
https://mp.weixin.qq.com/s/X41mKH4Ds-VXUAnK6M8Eww