DeepSeek 拥抱国产 GPU 编程语言 TileLang_新闻中心

9 月 29 日，深度求索正式推出 deepseek v3.2-exp 模型（实验性版本），显著提升了长文本处理效率，并宣布 api 调用成本下降超过 50%。在此次发布的公告中，有这样一段值得关注的内容：

在新模型的研发过程中，需设计并实现大量全新的 GPU 算子。我们采用高级语言 TileLang 进行快速原型开发，以支持更深层次的技术探索。

据悉，TileLang 是一种轻量级的领域专用语言（DSL），专注于简化在 GPU 和 NPU 等加速器上的算子开发。其核心设计理念在于将复杂的硬件调度逻辑与算法实现分离，从而提升开发效率。

该语言由北京大学团队主导研发，主要贡献者包括王磊、董宇骐，以及北大计算机学院副研究员、博士生导师杨智。

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TileLang 的关键技术优势体现在以下几个方面：

TileLang 使用类 Python 语法，并基于 TVM 构建其底层编译架构，既提升了开发效率，又保留了对高性能优化的支持能力，让开发者无需在生产力和性能之间妥协。

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TileLang 的重要意义在于大幅降低了 GPU 编程的入门门槛。长期以来，GPU 高性能计算被视为技术“高壁垒”领域，要求开发者掌握复

杂的硬件架构、内存层级和并行机制。

据 TileLang 社区组织者、Tile-AI 发起人王磊博士在一次技术沙龙中介绍，传统模式下开发一个高效能算子往往需要数周时间，且代码维护困难。而借助 TileLang 的分层抽象设计，不同背景的开发者都能参与进来。他指出：

对于没有硬件背景的新手，可以像编写数学表达式一样进行编程；而对于资深工程师，则仍可深入到底层进行精细调优。

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