✨︎ Resumen (TL;DR):
- DeepSeek trabaja con Huawei en el diseño de futuros chips adaptados a sus modelos.
- El reporte sitúa el inicio del entrenamiento con Ascend 950DT a finales de 2026 como muy pronto.
- El código público documenta soporte para Ascend, pero sus pruebas no acreditan un preentrenamiento completo.
DeepSeek trabaja con Huawei en el diseño de futuros chips de IA adaptados a sus modelos, según un reporte de The Information recogido por Investing.com el 19 de octubre de 2026. La colaboración busca reducir la dependencia de Nvidia para entrenar modelos avanzados. El código público de DeepSeek ya documenta soporte para hardware Ascend.
El reporte se basa en personas no identificadas familiarizadas con la colaboración. Describe a ingenieros de Huawei trabajando en las oficinas de DeepSeek e incorporando al diseño de los chips las necesidades de cálculo y transferencia de datos de DeepSeek.
Según esa información, DeepSeek prevé empezar a entrenar modelos con Ascend 950DT a finales de 2026 como muy pronto.
El código público documenta soporte para Ascend
El 30 de septiembre de 2026, DeepSeek añadió soporte para Huawei Ascend a TileKernels, según el repositorio oficial del proyecto. TileKernels es una biblioteca de rutinas de cálculo que permite entrenar y ejecutar modelos de lenguaje.
La actualización permite utilizar las mismas interfaces de Python en procesadores de Nvidia y Huawei. La biblioteca selecciona automáticamente la implementación correspondiente a cada hardware.
DeepSeek agradece en ese documento el apoyo técnico y la experiencia de ingeniería de Huawei durante el desarrollo de la versión para Ascend. El repositorio documenta una colaboración de software. La información sobre el diseño de los futuros chips proviene, en cambio, del reporte basado en personas no identificadas.
DeepEP-Ascend mide comunicación, no entrenamiento completo
Otra biblioteca oficial, DeepEP-Ascend, publica pruebas ejecutadas en Ascend 950DT. Las pruebas miden el envío y la combinación de datos entre procesadores, operaciones necesarias para distribuir el trabajo de un modelo.
El documento precisa que las mediciones usaron firmware de prueba suministrado a DeepSeek y una configuración manual adicional.
Los resultados permiten identificar avances en componentes de cálculo y comunicación, pero no equivalen a un preentrenamiento completo. El preentrenamiento es una fase que permite a un modelo aprender sus capacidades iniciales a partir de grandes cantidades de datos.
Como DeepEP-Ascend evalúa operaciones de comunicación, sus mediciones no permiten afirmar que DeepSeek haya completado esa fase.
El software todavía tiene tareas pendientes
La documentación señala como trabajo en curso varias operaciones de comunicación colectiva y funciones para equilibrar la carga entre procesadores. También contempla mejoras del firmware de Huawei para reducir la competencia por el acceso a memoria.
Por ahora, el código público muestra soporte de software, pruebas de comunicación y tareas pendientes de firmware. El punto pendiente es el inicio del entrenamiento con Ascend 950DT que el reporte sitúa a finales de 2026, como muy pronto.
