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　　【新智元导读】DeepSeek模子开发竟绕过了CUDA？最新爆料称，DeepSeek团队走了一条不寻常的路——针对GPU初级汇编讲话PTX进行优化达成最大性能。业界东谈主士纷繁暗示，CUDA护城河不存在了？

　　正本DeepSeek低本钱训出的R1，就仍是让整个硅谷和华尔街为之虎躯一震。

　　而目下又曝出，打造这款超等AI，竟连CUDA也不需要了？

丰塞卡本赛季上半程执教米兰，带队战绩12胜6平6负，去年12月末下课。

　　阐明外媒的报谈，他们在短短两个月时刻，在2,048个H800 GPU集群上，训出6710亿参数的MoE讲话模子，比顶尖AI效率卓绝10倍。

　　这项冲突不是用CUDA达成的，而是通过巨额细粒度优化以及使用英伟达的类汇编级别的PTX（并行线程膨大）编程。

　　这则讯息一出，再次掀起AI圈，网友对其政策纷繁暗示颤抖：

　　「在这个全国上，要是有哪群东谈主会荒诞到说出『CUDA太慢了！干脆平直写PTX吧！』这种话，十足便是那些前量化走动员了。」

　　傍边滑动检验

　　还有东谈主暗示，要是DeepSeek开源了CUDA替代品，这将意味着什么？

　　天才极客微调PTX，让GPU性能极致发扬

　　英伟达PTX（并行线程膨大）是成心为其GPU联想的中间提示集架构，位于高等GPU编程讲话（如CUDA C/C++或其他讲话前端）和初级机器代码（流处理汇编或SASS）之间。

　　PTX是一种接近底层的提示集架构，将GPU呈现为数据并行诡计拓荒，因此大略达成寄存器分派、线程/线程束级别诊治等细粒度优化，这些是CUDA C/C++等讲话无法达成的。

　　当PTX转变为SASS后，就会针对特定代的英伟达GPU进行优化。

　　在磨练V3模子时，DeepSeek对英伟达H800 GPU进行了重新确立：

在132个流处理器多核中，分离出20个用于事业器间通讯，主要用于数据压缩息争压缩，以冲突处理器的畅通限度、提高事务处理速率。

　　为了最大化性能，DeepSeek还通过非常的细粒度线程/线程束级别诊治，达成了先进的活水线算法。

　　这些优化远超惯例CUDA开发水平，但真贵难度极高。干系词，这种级别的优化偶合充分展现DeepSeek团队的寥落时间实力。

　　V3论文中具体提到了对于PTX的细节

　　这是因为，在全球GPU穷乏和好意思国限度的双重压力下，DeepSeek等公司不得不寻求改动料理有缠绵。

　　所幸的是，他们在这方面取得了紧要冲突。

　　有开发者觉得，「底层GPU编程才是正确的标的。优化得越多，就越能裁减本钱，或在不增多非常支拨的情况下，提高可用于其他方面卓绝的性能预算」。

　　这一冲突对市集变成了显耀冲击，部分投资者觉得新模子对高性能硬件的需求将会裁减，可能会影响英伟达等公司的销售功绩。

　　干系词，包括英特尔前掌门东谈主Pat Gelsinger等在内的行业资深东谈主士觉得，AI应用大略充分运用一切可用的诡计智商。

　　对于DeepSeek的这一冲突，Gelsinger将其视为在全球市聚积，为各样低本钱拓荒植入AI智商的新路线。

　　CUDA护城河，也不存在了？

　　那么，DeepSeek的出现是否意味着前沿LLM的开发，不再需要大范围GPU集群？

　　谷歌、OpenAI、Meta和xAI在诡计资源上的多量投资是否最终将付诸东流？AI开发者们的普遍共鸣并非如斯。

　　不外不错详情的是，在数据处理和算法优化方面仍有遍及后劲不错挖掘，当年必将表露出更多改动的优化要领。

　　跟着DeepSeek的V3模子开源，那时间敷陈中选藏败露了干系细节。

　　该敷陈纪录了DeepSeek进行的深度底层优化。简而言之，其优化流程不错概述为「他们从底层重新构建了整个系统」。

　　如上所述，在使用H800 GPU磨练V3时，DeepSeek对GPU中枢诡计单位（流处理器多核，简称SM）进行了定制化纠正以感奋特定需求。

　　在一王人132个SM中，他们成心分离出20个用于处理事业器间通讯任务，而非诡计任务。

　　这种定制化责任是在PTX（并行线程膨大）层面进行的，这是英伟达GPU的初级提示集。

　　PTX开动在接近汇编讲话的层面，大略达成寄存器分派和线程/线程束级别诊治等细粒度优化。干系词，这种详细的抑制既复杂又难以真贵。

　　这亦然为什么开发者频繁会聘任使用CUDA这类高等编程讲话，因为它们能为大多数并行编程任务提供充分的性能优化，无需进行底层优化。

　　然而，当需要将GPU资源效力发扬到极致并达成特殊优化需求时，开发者就不得不求援于PTX。

　　诚然然而，时间壁垒依然还在

　　对此 ，网友Ian Cutress暗示：「Deepseek对于PTX的使用，并不会摒除CUDA的时间壁垒。」

　　CUDA是一种高等讲话。它使代码库的开发和与英伟达GPU的接口变得更简短，同期还复旧快速迭代开发。

　　CUDA不错通过微调底层代码（即PTX）来优化性能，况且基础库都仍是完备。目下绝大多数坐褥级的软件都是基于CUDA构建的。

　　PTX更相同于不错平直交融的GPU汇编讲话。它责任在底层，允许进行微不雅层面的优化。

　　要是聘任使用PTX编程，就意味着上文提到的那些仍是建好的CUDA库，都不可用了。这是一项极其繁琐的任务，需要对硬件和开动问题有深厚的专科常识。

　　但要是开发者充分了解我方在作念什么，如实不错在开动时得回更好的性能和优化后果。

　　目下，英伟达生态的主流，仍然是使用CUDA。

　　那些但愿从诡计负载中提高非常10-20%性能或功耗效率的开发者，比如在云霄部署模子并销售token事业的企业，如实都仍是将优化从CUDA层面久了到了PTX层面。他们幽静干涉时刻是因为，从长久来看这种干涉是值得的。

　　需要严防的是，PTX频繁是针对特定硬件型号优化的，除非成心编写适配逻辑，不然很难在不同硬件间移植。

　　除此以外，手动调优诡计内核也需要极大的意识、勇气，还得有保抓从容的特殊智商，因为要领可能每开动5000个周期就会出现一次内存造访子虚。

　　天然，对于如实需要使用PTX的场景，以及那些收到填塞薪金来处理这些问题的开发者，咱们暗示充分的交融和尊重。

　　至于其他开发者，链接使用CUDA或其他基于CUDA的高等变体（或MLIR）才是理智的聘任。

　　参考府上：

　　https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/deepseeks-ai-breakthrough-bypasses-industry-standard-cuda-uses-assembly-like-ptx-programming-instead

　　https://x.com/Jukanlosreve/status/1883304958432624881

　　https://x.com/IanCutress/status/1884374138787357068