deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend
DeepGEMM-Ascend: clean and efficient matrix multiplication kernel library for Huawei Ascend NPUs
О проекте
Порт библиотеки DeepGEMM на платформу Huawei Ascend: набор GEMM-ядер (BF16, FP8, FP4, MQA logits, MegaMoE) с API, совместимым с DeepGEMM, для достижения пиковой производительности NPU.
Чем пригодится
- Собрать и установить пакет для запуска GEMM-ядер на Ascend 950 через torch_npu
- Использовать API DeepGEMM без изменений кода при переносе с NVIDIA на Ascend
- Сверить производительность своих ядер с эталонными ACLNN GEMM из библиотеки
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 0 звёзд, к концу дня ожидается около 85.
- Всплеск держится 2 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 1 день, а у него уже 127 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #98.
- Около 49 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 127
- Сегодня
- 0 · к вечеру ≈ 85
- Форков
- 5
- Issues и pull requests
- 0
- Наблюдателей
- 0
- Язык
- C++
- Лицензия
- MIT
- Создан
- 29 сентября 2026
- Последний коммит
- 30 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 30 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #98
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend)Ещё в этой категории
-
7,7
firelex/jeff
Небольшие дообученные модели Qwen3.5 и Gemma 4 для zero-shot классификации: по описанию ситуации и списку вариантов возвращают калиброванную вероятность для каждого варианта за один forward pass.
-
7,7
VectifyAI/PageIndex
Движок RAG без векторной базы: строит иерархический древовидный индекс документа и ищет по нему рассуждениями LLM, как человек по оглавлению. Для длинных профессиональных PDF — финансовых, юридических, технических.
-
7,4
PostHog/jeeves
Jeeves — это reasoning-модель на базе Qwen3.5-9B (LoRA + pointer head), обученная через SFT и CISPO, которая перед ответом рассуждает и выдаёт калиброванные вероятности для yes/no, multiple-choice и rating вопросов…
-
7,2
Niko1221/Strata
Локальный движок инференса на C++, запускающий 125B MoE-модель Qwen3.8-Flash-Next на обычном ПК с одной NVIDIA GPU (12–24 ГБ) и 64 ГБ RAM, с OpenAI/Anthropic-совместимым API на localhost.
-
5,7
ninjahawk/livenerf
Бенчмарк для отслеживания деградации frontier-моделей после релиза: ежедневно прогоняет фиксированный набор вопросов и статистически измеряет дрейф точности и токенов относительно базовой недели запуска.
-
5,4
ashhart/TensorFold
Сервер инференса LLM для Apple Silicon (MLX) и NVIDIA GPU с OpenAI-совместимым API и точным спекулятивным декодированием. Поддерживает семейства Nemotron, Qwen3.8, GLM-5.3 и Gemma 4 с собственными ядрами и…