DeepSelect
DeepSeek开源的高效数据筛选组件，提供TopK算子实现，用于稀疏注意力和采样器，比原生Torch TopK快2到20倍
核心事实
时间轴 (近 90 天)
DeepEP对应NCCL，负责多卡之间的通信；FlashMLA对应FlashAttention，用于超长文本处理；TileKernels对应CUTLASS；DeepSelect对应DALI这类数据管线
开源清单包括 TileLang、DeepGEMM Ascend、DeepEP Ascend、TileKernels、FlashMLA 以及 DeepSelect，全部托管在 GitHub，许可证为 MIT
六个组件分工：DeepGEMM加速通用矩阵运算，DeepEP负责大规模跨设备通信，TileKernels提供常规向量计算和访存算子，FlashMLA提供稀疏注意力算子，DeepSelect做高效数据筛选
DeepSelect 发布昇腾版TopK算子，DeepSeek官方称比原生Torch TopK快2到20倍
2025年9月30日，DeepSeek开源了一批底层基础设施组件，包括算子、编程语言、计算库、通信库
全部知识事实 (5)
2025年9月30日，DeepSeek开源了一批底层基础设施组件，包括算子、编程语言、计算库、通信库
65%待验证DeepEP对应NCCL，负责多卡之间的通信；FlashMLA对应FlashAttention，用于超长文本处理；TileKernels对应CUTLASS；DeepSelect对应DALI这类数据管线
50%待验证六个组件分工：DeepGEMM加速通用矩阵运算，DeepEP负责大规模跨设备通信，TileKernels提供常规向量计算和访存算子，FlashMLA提供稀疏注意力算子，DeepSelect做高效数据筛选
50%待验证DeepSelect 发布昇腾版TopK算子，DeepSeek官方称比原生Torch TopK快2到20倍
50%待验证开源清单包括 TileLang、DeepGEMM Ascend、DeepEP Ascend、TileKernels、FlashMLA 以及 DeepSelect，全部托管在 GitHub，许可证为 MIT
50%