计算机点评报告：DEEPSEEKV3.2加速国产AI软硬件生态闭环

　　DeepSeek-V3.2-Exp 引入新注意力机制，性能近稳、成本降超一半
　　9 月29 日，深度求索发布DeepSeek-V3.2-Exp 模型，这是一个实验性的版本。作为迈向新一代架构的中间步骤，V3.2-Exp 在V3.1-Terminus 的基础上引入了DeepSeek Sparse Attention（DSA），DSA首次实现了细粒度稀疏注意力机制，在几乎不影响模型输出效果的前提下，实现了长文本训练和推理效率的大幅提升。
　　得益于新模型服务成本的大幅降低，官方API 价格下调50%以上。
　　具体来看，原先百万tokens 输入为0.5 元（缓存命中）、4 元（缓存未命中）；输出12 元，下调至0.2 元（缓存命中）、2 元（缓存未命中）；输出3 元。
　　寒武纪、昇腾day 0 实现对DS V3.2 Exp 的适配，打开国产AI 软硬件协同新篇章
　　DS 开源TileLang & CUDA 算子。在新模型的研究过程中，需要设计和实现很多新的 GPU 算子。DS 使用高级语言TileLang 进行快速原型开发，以支持更深入的探索。在最后阶段，以TileLang 作为精度基线，逐步使用底层语言实现更高效的版本。
　　寒武纪已同步实现对DeepSeek-V3.2-Exp 的适配，并开源大模型推理引擎vLLM-MLU 源代码。针对本次的DeepSeek-V3.2-Exp 新模型架构，寒武纪通过Triton 算子开发实现了快速适配，利用BangC 融合算子开发实现了极致性能优化，并基于计算与通信的并行策略，再次达成了业界领先的计算效率水平。
　　昇腾凭借敏捷协同优化能力，0Day 高效完成DeepSeek-V3.2-Exp适配，不仅深度开放自研编程语言AscendC 及PyTorch 算子源码，也积极拥抱开源生态，同步实现vLLM、SGLang 等主流框架的快速支持，并携手开源社区Tile-AI 共同开源NPU 编程项目TileLang-Ascend。
　　从算力到大模型到应用，国产AI 有望实现生态闭环
AI 软硬件协同有望优化大模型部署性能、降低部署成本，而成本降低是加速应用渗透的重要条件。上海交通大学长聘教轨副教授、无问芯穹首席科学家戴国浩年初表示，DeepSeek 的极致性价比来自于两大类优化，一是了解硬件细节，实现极致的底层优化；二是打通软件硬件，实现联合协同优化。这两者在DS V3.1-V3.2 得到了充分显现：
　　1）DS V3.1 为下一代国产芯片设计UE8M0 FP8，优化芯片底层能力，助力国产芯片加速追赶；2）此次国产芯片积极适配DS V3.2，AI 软硬件协同优化有望使得大模型在利用国产算力时达到甚至超越英伟达GPU 的性能，亦有望推动AI 应用降本加速落地。
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　　风险提示：
　　供应链和贸易风险不及预期、技术发展不及预期、行业竞争加剧等。
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