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DeepSeek V4 发布，使用华为昇腾 NPU 芯片，开启“
去 N 化 ”！
在昨天的文章中，我预言说周五，DeepSeek 会更新官方文档。
没想到，还真被我说中了。DeepSeek 不仅更新了官方文档，还发布了 V4 新模型。
本次 V4 版本发布，分为 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro 两种模式。其中 flash 模式的价格和上一代几乎持平，部分场景还下降了。对比主要的输入输出价格基本与 V3 持平，依然保持了极高的性价比。
除了价格之外，还有模型性能方面也有不少媒体报道，我这里就不在表述。
我重点看了一下 DeepSeek 的技术报告，发现 DeepSeek 的 V4 版本的最重要的亮点是其专家 EP 可以跑在华为昇腾 NPU 芯片上！
对应的技术文档中明确的提到了国产芯片华为昇腾（HUAWEI Ascend）NPU，摘录其中一条描述如下。
We validated the fine-grained EP scheme on both NVIDIA GPUs and HUAWEI Ascend NPUs platforms.
更具体的推荐大家去看 DeepSeek 官方给的技术报告文档：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf。
其中提到的使用情况如下所示。
- 验证场景：细粒度专家并行（EP）方案在昇腾 NPU 平台上进行了功能验证
- 技术方案：将通信与计算融合到单一流水线内核中，实现通信 – 计算重叠
- 开源贡献：基于该方案开源了 MegaMoE 内核实现（作为 DeepGEMM 组件）
这为国产芯片技术带来了巨大的好处。
首先，排在第一的具体收益表现体现在性能提升上。推理工作负载加速 1.50~1.73×，延迟敏感场景最高 1.96×。
其次是带宽优化方面，降低对互连带宽的依赖，给出的公式是：C/B ≤ 2d = 6144 FLOPs/Byte。
接着是架构建议方面，DeepSeek 提出，通信平衡、功耗预算、通信原语优化等硬件设计建议。
最后是软件协同方面，通过 TileLang DSL 实现跨平台高效内核开发，降低国产芯片适配成本。
无独有偶，今天还有不少人传出，美团也在采用国产算力。
文章配图参见 https://mp.weixin.qq.com/s/GxA_ssCt_DZ9s0dmGw-tCg。
一切的一切，预示着适配并成功运行在国产算力集群上，而非仅仅停留在理论层面。
我们以前喊着去 IOE，现在我们可以说出，中国算力正式开启“去N化”，具有非常大的且长远的战略价值。
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本文原文出处：业余草： » DeepSeek V4 发布，使用华为昇腾 NPU 芯片，开启去 N 化！