Michael JohnsonEl 30 de septiembre, DeepSeek anunció que trabaja con Huawei en herramientas para los aceleradores Ascend y publicó componentes de software relacionados. Es un paso para desarrollar una plataforma de hardware alternativa, pero no demuestra que esté lista para sustituir a CUDA y Nvidia en sistemas de producción. El anuncio no queda dentro de las últimas 24 horas respecto a la fecha de este análisis, el 2 de octubre de 2026, por lo que es más preciso describirlo como una noticia reciente.
El informe de Reuters se refiere a la infraestructura para Huawei Ascend: TileLang y bibliotecas de cálculo y comunicación entre chips. Reuters también recoge el anuncio de que se está desarrollando conjuntamente un supernodo con 128 chips Ascend 950. Es una declaración de los participantes en el proyecto; en las fuentes examinadas no hay una comparación independiente del rendimiento de ese sistema con una configuración equivalente de Nvidia.
Qué se ha publicado
El repositorio DeepGEMM-Ascend declara compatibilidad con Ascend 950 y operaciones BF16, FP8 y FP4. El proyecto presenta la biblioteca como compatible con la API de DeepGEMM, pero también señala algunas diferencias: por ejemplo, el formato de almacenamiento de los factores de escala en Ascend difiere del de Nvidia. Para utilizarla, la documentación enumera CANN, torch_npu y el compilador Bisheng. Por tanto, la compatibilidad de la interfaz no significa que el código pueda trasladarse de una plataforma a otra sin tener en cuenta sus particularidades.
El mismo repositorio publica mediciones propias en Ascend 950DT. Son resultados del proyecto, no una verificación independiente del rendimiento con cargas de trabajo de producción reales.
La biblioteca DeepEP-Ascend está diseñada para intercambiar datos durante el entrenamiento y la inferencia, incluso en modelos de mezcla de expertos (Mixture-of-Experts). Su documentación aclara que las mediciones se realizaron con una versión de prueba de hardware y software proporcionada a DeepSeek —PoC HDK— y ajustes manuales adicionales. Esta configuración no se distribuyó públicamente. Huawei tenía previsto publicar un HDK comercial hacia mediados de octubre de 2026; es un plan indicado en la documentación, no una fecha de lanzamiento confirmada.
TileLang tampoco se estrenó con el anuncio actual: el historial de TileLang-Ascend indica que el proyecto se abrió al público el 29 de septiembre de 2025. La noticia se refiere a una nueva fase de colaboración y a las bibliotecas relacionadas, no al lanzamiento de TileLang desde cero.
Qué no se ha demostrado todavía
Un lenguaje de programación puede facilitar la creación de núcleos de cálculo, pero para sustituir una plataforma en la práctica también hacen falta compiladores, bibliotecas, herramientas de depuración, compatibilidad con marcos de trabajo y hardware disponible. Los repositorios abiertos permiten examinar el código y las interfaces declaradas, pero no muestran lo fácil o barato que sería migrar cargas de trabajo de producción a Ascend.
En el caso de DeepEP-Ascend, es especialmente importante la salvedad sobre las condiciones de prueba: los indicadores publicados se obtuvieron con una configuración de prueba no pública. Y las mediciones de operaciones concretas, aunque puedan reproducirse, no responden por sí solas a preguntas sobre la estabilidad y el rendimiento global de un sistema completo.
Están confirmadas la publicación del código, la documentación y los requisitos del entorno enumerados. En cambio, todavía no se han confirmado mediante pruebas independientes el rendimiento de las nuevas bibliotecas, la disponibilidad generalizada de la configuración anunciada ni la facilidad de integrarlas en los flujos de trabajo existentes.
Por eso, es más preciso considerar el anuncio un intento de fortalecer el ecosistema de software en torno a Ascend. El valor práctico de estas herramientas se entenderá mejor cuando haya un entorno comercial disponible, pruebas independientes reproducibles e informes detallados sobre la migración de cargas de trabajo reales. Por ahora, es un paso concreto en la pugna por la capa de software, no una sustitución demostrada de CUDA.