TileLang Ascend

产品简介

TileLang Ascend（github.com/tile-ai/tilelang-ascend）是面向华为昇腾 NPU 的高级编译语言与算子库，由 tile-ai 组织联合 DeepSeek、华为昇腾生态团队于 2026 年 9 月 30 日正式开源并对外宣布，构成「DeepSeek 国产替代 CUDA 工具链」的核心入口。它在 Python 风格的 tile-lang DSL 基础上叠加昇腾 Ascend C 与 PTO 指令后端，让开发者用同一套高级语言就能写出对标 NVIDIA CUDA 与 AMD ROCm 的昇腾高性能 AI 算子，覆盖矩阵乘、稀疏注意力、向量运算、跨核 shared memory 通信等关键路径。

核心功能

• Python 风格 DSL：保留 tile-lang 的 Pythonic 语法，使 PyTorch 用户几乎无门槛上手，无需手写 Ascend C 原生指令。
• 双后端代码生成：同时支持 Ascend C & PTO 路径与 AscendNPU IR 路径，可在「极致手工调优」与「算子图自动优化」之间切换。
• 高性能 GEMM 算子库：内置面向昇腾 NPU 优化的通用矩阵乘实现，可直接替换 cuBLAS 级别的常用算子。
• Flash Attention / Sparse Flash Attention：在昇腾上跑出与 NVIDIA GPU 对标的高吞吐与低延迟 attention 算子，配套 benchmark 与优化指南。
• ACLGraph 集成示例：支持 ACLGraph 图级优化，把多个算子一次性整图编译，进一步压低运行时开销。
• shared memory put/get 原语：跨 AI Core 通信可直接调用 shared memory put/get API，简化分布式 attention 与 all-to-all 通信算子开发。
• torch_tl_ascend PyTorch 集成：通过 PyTorch 集成示例，PyTorch 训练脚本可一行切换到昇腾后端，无需重写数据流。
• T.Pipelined 软件流水线：内置软件流水线原语，支持 tile 级指令级并行，进一步提高 NPU 算子吞吐。

特色优势

TileLang Ascend 与同阵营的 DeepGEMM-Ascend、DeepEP-Ascend、TileKernels、FlashMLA、DeepSelect 共同构成 DeepSeek 一次性开源的昇腾六件套。它们与英伟达平台上的 TileLang、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA、DeepSelect 一一对应，几乎是把整套基础设施栈从英伟达平移到昇腾的「国产替代 CUDA」方案；DeepSeek 这一动作直接降低了开发者从 CUDA 迁移到昇腾的门槛，缓解国产 AI 芯片排产压力。

应用场景

• 大模型训练与微调：把 PyTorch 训练脚本一键切换到昇腾后端，无需改动模型代码。
• 大模型推理部署：以 Flash Attention / Sparse Flash Attention 算子替换 CUDA 上的同类实现，落地国产推理集群。
• 算子自研：研究者可基于 Python 风格 DSL 快速实验自定义算子，无需深入 Ascend C 原生指令。
• 国产化替代：在政策、客户场景要求使用国产芯片时，作为 CUDA 替代栈的入口。
• 教学与培训：作为高校国产 AI 芯片课程的实践项目，让更多学生熟悉昇腾生态。

适用人群

AI 工程师与大模型研究员、PyTorch 用户想平滑迁移昇腾、国产 GPU 替代团队、昇腾生态合作伙伴、AI 算子开发者、需要图级优化的高性能计算工程师、AI 教学与培训讲师。

出品方

DeepSeek（深度求索）联合华为昇腾、tile-ai 社区团队。仓库由 tile-ai 组织托管，README 与 OpenCVC 文档由社区共同维护；DeepSeek 同时维护 DeepGEMM-Ascend、DeepEP-Ascend、TileKernels、FlashMLA、DeepSelect 等配套开源组件。

更新动态

2026 年 9 月 30 日 DeepSeek 通过官方公众号公开宣布，包括 TileLang Ascend 在内的昇腾六件套全部开源。仓库近期主要更新包括：04/24/2026 发布 DeepSeek V4 kernels；03/28/2026 发布 Flash Attention 与 Sparse Flash Attention 性能基准；03/16 提供 pip wheel 安装；03/12 引入 ACLGraph 集成示例；03/03 支持 shared memory put/get API；01/29 发布 TileLang-Ascend 编程指南；01/23 落地 PTO 后端；01/21 发布 torch_tl_ascend PyTorch 集成示例。

官网链接

GitHub：https://github.com/tile-ai/tilelang-ascend 姊妹项目：https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend
姊妹项目：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP-Ascend
昇腾开源文档：https://ascend.github.io/docs/