<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>编译器 on CAO ZUOHUA</title><link>https://caozuohua.github.io/tags/%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%99%A8/</link><description>Recent content in 编译器 on CAO ZUOHUA</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://caozuohua.github.io/tags/%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%99%A8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>DeepSeek 开源昇腾版 TileLang：一份写给非底层读者的阅读指南</title><link>https://caozuohua.github.io/posts/2026-09-30-deepseek-ascend-tilelang-reading-guide/</link><pubDate>Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 +0800</pubDate><guid>https://caozuohua.github.io/posts/2026-09-30-deepseek-ascend-tilelang-reading-guide/</guid><description>&lt;h1 id="deepseek-开源昇腾版-tilelang一份写给非底层读者的阅读指南"&gt;DeepSeek 开源昇腾版 TileLang：一份写给非底层读者的阅读指南&lt;/h1&gt;&#10;&lt;blockquote&gt;&#10;&lt;p&gt;2026 年 9 月 30 日，DeepSeek 官宣开源一批面向华为昇腾算力平台的基础设施组件：&lt;strong&gt;TileLang 高级语言编译器、计算库、分布式通信库&lt;/strong&gt;，共六个组件，与它此前面向英伟达平台开源的那一套「一一对应」。&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;这条新闻在国内被反复转述为「对标 CUDA」。这个说法&lt;strong&gt;方向对、程度夸&lt;/strong&gt;。本文想做的事只有一件：让没写过 CUDA、也没碰过昇腾的读者，读完之后能自己判断这类新闻里哪句是事实、哪句是厂商自评、哪句是媒体加的戏。&lt;/p&gt;&#10;&lt;/blockquote&gt;&#10;&lt;h2 id="一30-秒结论"&gt;一、30 秒结论&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;先把答案给出来，后面全是展开。&lt;/p&gt;&#10;&lt;ol&gt;&#10;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;发生了什么&lt;/strong&gt;：DeepSeek 把自己训练和推理&lt;strong&gt;真正在用的那套底层软件&lt;/strong&gt;，从英伟达平台搬到了华为昇腾平台上，并且开源了。核心是编程语言层（TileLang），外围是六个可直接调用的库。&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;为什么重要&lt;/strong&gt;：英伟达真正难被替代的不是芯片，是芯片外面那层软件。别人能做出一块算力接近的卡，但做不出「让四百万开发者不用重新学习就能把模型跑起来」的那层东西。这次是&lt;strong&gt;模型厂商第一次把自己吃饭的家伙下沉到国产芯片上&lt;/strong&gt;，性质比「适配一下模型」重得多。&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;哪句要打折&lt;/strong&gt;：所有性能数字都是&lt;strong&gt;厂商自评&lt;/strong&gt;，没有第三方基准；跑出那些数字用的还是&lt;strong&gt;非公开的 PoC 固件&lt;/strong&gt;；官方&lt;strong&gt;没有说&lt;/strong&gt; V4 已经在昇腾上完成了全量训练。&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;一句话定位&lt;/strong&gt;：这不是「国产 CUDA 建成了」，而是「国产芯片的软件生态，第一次有了一个由顶级模型团队亲手填上的、可用的关键零件」。&lt;/li&gt;&#10;&lt;/ol&gt;&#10;&lt;h2 id="二补三个概念写给不写底层代码的人"&gt;二、补三个概念：写给不写底层代码的人&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;要读懂这条新闻，只需要三个概念。它们都有日常类比。&lt;/p&gt;&#10;&lt;h3 id="21-算子kernelai-芯片的招式"&gt;2.1 算子（kernel）：AI 芯片的「招式」&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;大模型跑起来，本质上是无数次的矩阵乘法、加法、数据搬运。每完成一个不能再拆的基本运算单元，就叫一个&lt;strong&gt;算子&lt;/strong&gt;（英文 kernel，直译「内核」，但在中文语境里叫算子更准确）。&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;类比：如果 AI 芯片是一台厨房设备，&lt;strong&gt;算子就是一套固定的刀工&lt;/strong&gt;——切片、切丝、剁馅。市面上有现成的刀工（框架自带的算子），但顶级厨师遇到特殊食材时，必须自己设计一套新刀法。这套新刀法就是「自定义算子」。&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;关键点：算子的效率决定了芯片效率。&lt;/strong&gt; 同一块芯片，算子写得好能跑到理论性能的 99%，写得差可能只有 30%。芯片参数的差距，经常被算子水平的差距盖过去。&lt;/p&gt;&#10;&lt;h3 id="22-编译器--dsl从人话到机器指令的翻译官"&gt;2.2 编译器 / DSL：从「人话」到「机器指令」的翻译官&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;直接对着芯片写指令，等于让人用汇编语言写 App——不是不行，是太慢太痛苦。于是有了&lt;strong&gt;编译器&lt;/strong&gt;：你用一门更接近人话的语言描述「我要做什么」，它负责翻译成芯片能执行的指令，并顺手做优化。&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;这门「更接近人话的语言」如果只为某个领域服务，就叫 &lt;strong&gt;DSL&lt;/strong&gt;（领域专用语言）。TileLang 就是这类东西，而且是 Python 风格的——这一点很重要，因为后面所有性能优势都来自「写起来像 Python，跑起来像手写汇编」。&lt;/p&gt;&#10;&lt;h3 id="23-cuda英伟达真正的护城河"&gt;2.3 CUDA：英伟达真正的护城河&lt;/h3&gt;&#10;&lt;p&gt;CUDA 是英伟达的编程语言 + 整套工具链。它之所以是护城河，不是因为语言本身多优美，而是因为：&lt;/p&gt;&#10;&lt;ul&gt;&#10;&lt;li&gt;十几年积累的库、调试器、性能分析器、文档；&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;几乎所有 AI 框架都优先支持它；&lt;/li&gt;&#10;&lt;li&gt;据《纽约时报》估计，全球约 &lt;strong&gt;400 万开发者&lt;/strong&gt; 已经会用它。&lt;/li&gt;&#10;&lt;/ul&gt;&#10;&lt;p&gt;换一块卡容易，换掉这 400 万人脑子里的东西很难。&lt;strong&gt;这就是为什么「国产芯片」的瓶颈常常不在算力，而在软件。&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>