DeepSeek技术进展：初步呈现CUDA解耦趋势，国产算力适配加速
AI导读：
华泰证券研究指出，DeepSeek在V3版本中采用PTX优化硬件算法，NSA运用Triton编程语言编写GPU代码，初步显现与CUDA解耦趋势。国产算力已良好适配DeepSeek-R1等模型，华泰证券认为针对国产算力的优化或将持续推进。
证券时报网讯，华泰证券研究指出，Deepseek在V3版本中采用比CUDA更底层的PTX来优化硬件算法，PTX作为CUDA编译的中间代码，在CUDA和最终机器码间起到桥梁作用。而NSA则运用了OpenAI提出的Triton编程语言，高效编写GPU代码。Triton底层不仅能调用CUDA，还能调用其他GPU语言，包括AMD的ROCm及国产算力芯片语言，如寒武纪的思元590芯片和海光信息的深算一号（DCU）内置的HYGON ISA指令集。尽管LLM的训练短期内未完全脱离CUDA生态，但DeepSeek NSA的推出已初步显现与CUDA解耦的趋势，为后续适配更多类型算力芯片打下坚实基础。国产算力以异腾为代表，已良好适配DeepSeek-R1等国产模型，展现出高效推理效果。华泰证券认为，随着海外算力受限，针对国产算力的优化或将持续推进，值得业界高度关注。
（文章来源：证券时报网）
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