最新本文揭示其独特机制

英伟达的创新与优化：DeepSeek的底层优化与CUDA的未来展望

感谢IT之家网友的线索投递，带来了科技前沿的热议话题。
英伟达这家全球知名的GPU制造商近期再次引发业界热议。
在经历了由DeepSeek-R1引发的4万亿元暴跌之后，英伟达面临着巨大的压力。
而这一次，硬件媒体TomsHardware的报道进一步引起了业界的广泛关注：DeepSeek疑似绕过了CUDA，使用更底层的编程语言进行技术优化。
这是否意味着CUDA的终结？英伟达的未来发展又将如何？本文将就此展开讨论。

一、DeepSeek的新突破：绕过了CUDA？

据最新的DeepSeek-V3本文细节显示，该团队似乎在使用更底层的编程语言进行优化。
他们使用英伟达的H800 GPU训练DeepSeek-V3时，针对自己的需求将部分流式多处理器（SMs）用于服务器间的通信。
这一操作绕过了硬件对通信速度的限制，提升了硬件效率。
值得注意的是，这种操作是通过英伟达的PTX（Parallel Thread Execution）语言实现的，而非通用的CUDA。

PTX是接近汇编语言的层级运行的一种语言，允许开发者进行细粒度的优化，如寄存器分配和Thread/Warp级别的调整。
尽管这种编程方式非常复杂且难以维护，但在某些情况下，它能带来极致的性能提升。
DeepSeek-V3的技术报告表明，他们把这种优化做到了极致。

二、CUDA的地位与挑战

那么，这是否意味着CUDA的终结？我们要明确的是，PTX仍然是英伟达GPU架构中的技术，而CUDA和PTX之间的关系是互补而非替代。
CUDA作为高级编程语言，为开发者提供了方便的编程接口和工具链。
而PTX作为中间层，连接CUDA高级语言代码和GPU底层硬件指令，起到了桥梁的作用。

DeepSeek使用PTX进行优化并不代表完全脱离了CUDA生态。
实际上，这种操作非常复杂且难以移植到不同型号的GPU上。
因此，即使有直接编写PTX代码的情况，也需要在CUDA生态中保持兼容性。
有从业者表示，针对特定型号GPU优化的代码可能难以迁移到其他型号上。
因此，尽管DeepSeek展示了强大的优化能力，但并不意味着CUDA的终结。
相反，这可能代表着英伟达硬件和软件生态的不断发展和进步。

三、未来的展望

对于未来，DeepSeek的优化工作可能会引起其他团队的关注和学习。
与此同时，CUDA是否仍然是护城河也成为了人们关注的焦点。
实际上，CUDA的地位依然稳固。
尽管有团队尝试绕过CUDA进行底层优化，但这种做法的普及和推广仍需时间。
而且，英伟达也在不断努力改进其硬件和软件生态，为开发者提供更好的工具和平台。

如果DeepSeek真的开源了一个CUDA替代方案，那么这将引起业界的广泛关注。
但这种可能性并不是很大，因为底层编程非常复杂且难以维护。
即使真的出现这样的方案，也需要时间来验证其稳定性和性能。
因此，从长远来看，CUDA的地位仍然重要且稳固。
而DeepSeek的优化工作可能会推动英伟达硬件和软件生态的进一步发展。
我们期待未来英伟达能在GPU技术和生态方面带来更多的创新和突破。
同时我们也期待更多的团队和研究人员加入到这个领域的研究中来共同推动人工智能和计算机技术的发展进步。
四、AI与底层技术的结合随着这次DeepSeek的优化事件引发了广泛的讨论有人认为这可能代表着AI自我改进的一个方向那就是让AI擅长编写汇编语言这一方向的可能性确实值得我们深入探索。
在实际操作中AI可能可以通过理解并学习底层语言的规则和结构从而实现对硬件的更高效利用从而提升计算性能和效率这对于AI领域的发展无疑具有重大意义尤其是在处理大规模数据集和进行复杂计算任务时。
此外AI与底层技术的结合可能为我们带来全新的编程方式和工具让编程变得更加高效和便捷这对于整个技术领域都将产生深远的影响。
五、总结总的来说DeepSeek对底层技术的优化引发了我们对CUDA未来的思考同时也让我们看到了AI与底层技术结合的可能性与前景这既是一个挑战也是一个机遇对于英伟达来说如何平衡好CUDA与底层优化的关系同时利用好AI技术的优势将是其未来发展的重要课题对于整个技术领域来说这是一个值得关注和深入研究的课题我们期待看到更多的创新和突破在这个领域产生并推动技术的进步和发展。
感谢阅读本文如果您有任何疑问或观点欢迎留言讨论我们一起交流学习共同进步。

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