deepseek-ai/deepep-ascend 是一个用于在华为昇腾 NPU 上进行机器学习训练与推理的通信库。它用底层内核处理混合专家模型（MoE）中专家并行时交换 token 与结果的路径。根据仓库说明和 README，这是与 NVIDIA 版 DeepEP 公开缓冲区 API 对齐的昇腾实现。
该实现涵盖向专家发送 token 的 dispatch，以及回传结果的 combine 通信。它包含 FP8 dispatch 和延迟 epilogue，并提供用于流水线并行与上下文/数据并行的 Bucket 集合通信，以及 Engram 远程内存访问等通信功能。昇腾 C 内核使用 HCCL、HCOMM、UBMEM、URMA，并通过 DeepJIT 在运行时编译。因此它是在对齐 NVIDIA 版及其缓冲区 API 的同时使用昇腾软件栈的移植版本。
README 中的性能表是在昇腾 950DT 与 CANN 9.2.0 上测得的。条件为每个 rank 16384 token容量、隐藏维度 7168、256 个专家中选前 6 个。dispatch 带宽在并行度 8 时为每秒 373~375 GB，在并行度 128 时为每秒 313~320 GB。不过这些结果来自手动配置了提供给 DeepSeek 的原型开发套件（PoC HDK）的环境。商用板卡基线预计于 2026 年 10 月中旬公开，且没有其他昇腾世代或 CANN 版本的测量数据。combine 侧的优化也尚未完成，因此目前的性能数值更适合作为特定原型环境下的参考值。