9月29日，深度求索（DeepSeek）发布V3.2-Exp模型，不仅提升长文本处理效率、降低API调用成本，其公告中有关TileLang语言的细节更是引发行业震动。当日，华为昇腾、寒武纪等厂商宣布适配该模型，昇腾还针对TileLang启动核心算子开发。TileLang作为简化GPU和NPU算子编程的语言，正助力构建国产AI “伟大闭环”。
DeepSeek发布新模型，引发行业连锁反应
9月29日，深度求索（DeepSeek）正式发布V3.2-Exp模型（实验性版本），此模型大幅提升了长文本处理效率，同时宣布API调用成本降低50%以上。值得注意的是，公告中提到“使用高级语言TileLang进行快速原型开发，以支持更深入的探索”，这一看似普通的技术细节，迅速引发了产业链的连锁反应。同日，民生证券报告指出，华为昇腾、寒武纪等国产芯片厂商宣布实现了对DeepSeek新模型的适配。特别是昇腾，已针对TileLang语言启动了核心算子的开发工作，后续将支持更完备的NPU算子。
TileLang：国产AI生态闭环的关键角色
对于国产计算产业而言，TileLang意义非凡。它扮演着“中间件”角色，连接上层AI应用与底层国产硬件。在DeepSeek案例中，TileLang助力其快速迭代和验证复杂的稀疏注意力算法。当该高效模型获市场认可后，其依赖的编程工具也成为硬件厂商兼容对象。正如民生证券报告指出，华为昇腾已实现TileLang的“Sparse Flash Attention”和“Lightning Indexer”算子开发，意味着国产AI芯片正积极构建不依赖英伟达CUDA的生态系统。
TileLang：降低编程门槛，迈向平民化
据TileLang开发社区Tile-AI发起人王磊博士介绍，TileLang是采用类Python语法的领域专用语言（DSL），核心设计理念是将复杂的硬件调度与开发者算法逻辑解耦，旨在简化GPU和NPU等加速器上的算子编程。民生证券分析，TileLang核心价值在于大幅降低GPU编程技术门槛。传统GPU编程需开发者精通硬件架构、内存管理等复杂知识，开发一个高性能算子需数周时间且代码维护困难。而TileLang通过分层设计，让不同技术背景开发者皆可参与。王磊博士表示：“如果你是完全不懂硬件的初学者，可以像写高级数学表达式一样编程；如果你是专家，也能进行深度优化。”在实际应用中，据民生证券转述测试数据，使用TileLang开发的部分算子在保持95%性能的同时，代码量减少至传统方法的十分之一。此外，民生证券团队称，Tilelang的主要技术亮点包括简化NPU算子编程复杂度、支持灵活扩展以及具备高性能等。
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