🎯 情报来源：量子位
2025年9月30日，DeepSeek在其v3.2版本中低调引入TileLang语言支持，这一未在技术论文提及的改动引发行业震动。这款由北京大学团队开发的领域专用语言，在华为昇腾实现Day0适配，开发者仅用80行代码即可实现原需500+行的FlashAttention算子，性能较FlashAttention 2提升30%。
TileLang采用Python式语法，在TVM编译器框架上构建，已获GitHub 1.9k星标。其核心创新在于将调度空间与数据流解耦，通过”Tile”编程模型实现内存优化。沐曦集成电路等国产GPU厂商已启动适配，在H100硬件上达到与FlashMLA相当的MLA解码速度。
💡 核心要点
- 代码效率突破：FlashAttention算子代码量从500+行缩减至80行（降幅84%）
- 性能优势：注意力实现速度较FlashAttention 2提升30%
- 生态进展：华为昇腾实现首发适配，沐曦GPU展开合作
- 社区热度：GitHub开源8个月获1.9k星标
- 技术验证：成功应用于DeepSeek v3.2核心训练任务
📌 情报分析
技术价值：极高
• 独创的Tile编程模型实现计算-存储解耦，编译器自动优化机制显著降低开发门槛
• 三层编程接口设计覆盖从初学者到专家的全场景需求，实测性能超越行业标杆
商业价值：高
• 国产算力生态关键拼图，已获华为/沐曦等头部厂商战略级支持
• 代码效率提升直接降低AI研发成本，特别适合大模型迭代场景
趋势预测：高
• 2026年或成国产GPU开发标准语言，替代Triton在边缘计算场景的份额
• 编译器优化技术可能衍生出专用AI芯片设计工具链