u/nehuenpereyra

DeepSeek presents an alternative to CUDA together with Huawei
▲ 547 r/DeepSeek

DeepSeek presents an alternative to CUDA together with Huawei

DeepSeek and Huawei have joined forces to publicly present their alternative to Nvidia's CUDA ecosystem, releasing the code for TileLang, a high-level programming language adapted to Huawei's Ascend 950 chips, along with other software tools for core AI model tasks (computation and inter-chip communication libraries). The goal is for developers to be able to work with Ascend accelerators without having to rebuild from scratch the software infrastructure needed to train and run models, thereby making it easier to move away from CUDA in Chinese AI projects. In addition, both companies have developed a supernode of 128 Ascend 950 accelerators, and DeepSeek plans to install at least 160,000 of these chips in a huge data center in Inner Mongolia, in an effort to reduce dependence on Nvidia's hardware and software.

TileLang https://github.com/tile-ai/tilelang

  • 2026-09-30 — Ascend 950 backend: TileLang now officially supports Huawei Ascend 950 NPUs with native code generation, automatic scheduling and synchronization, SIMD/SIMT vector programming, etc. Explore the Ascend examples for GEMM, FlashAttention, and more.

What do you all think of this new ecosystem that DeepSeek and Huawei want to promote?

u/nehuenpereyra — 11 days ago
▲ 449 r/DeepSeek

Is this a joke, Artificial Analysis?

What do you guys think about DS 4.1 Flash's new spot on the Artificial Analysis leaderboard?

u/nehuenpereyra — 1 month ago
▲ 240 r/DeepSeek

DeepSeek 4.1 Flash surprised me — 6 minutes, one attempt, $0.07

He estado probando DeepSeek 4.1 Flash en DeepSeek Harness y, sinceramente, he obtenido los mejores resultados que he visto hasta ahora con DeepSeek.

Las capacidades de visión han sido muy útiles y han proporcionado una retroalimentación sorprendentemente buena. Además, implementó correctamente la versión móvil/adaptable, lo cual fue una grata sorpresa.

El único inconveniente es que consume tokens a una velocidad increíble 😂

Lo ejecuté con máximo razonamiento y tardó alrededor de 6 minutos, completando la tarea con éxito en el primer intento.

Tecnologías utilizadas: HTML, JavaScript puro, Tailwind CSS, GSAP 3 y Lucide

Uso de tokens:

  • Total: 3.422.844 tokens
  • Entrada en caché: 3.291.136 tokens (99% de aciertos en caché)
  • Entrada sin caché: 36.963 tokens
  • Resultado: 94.745 tokens
  • Coste total: aproximadamente 0,072 $ (unos 7,2 centavos)

Sin duda, son muchos tokens para una sola tarea, pero teniendo en cuenta que solo tardó 6 minutos, funcionó al primer intento y produjo muy buenos resultados —incluida la implementación móvil—, estoy bastante impresionado hasta ahora.

u/nehuenpereyra — 1 month ago