目前，DeepSeek因科技迅猛发展在全球范围内受到广泛关注。其绕过CUDA的能力尤其成为公众讨论的热点。这一情况不仅揭示了技术革新的吸引力，还触发了对现有技术垄断格局的挑战，这一议题具有显著的研究意义。
DeepSeek绕过CUDA开发
2月5日，据信息透露，DeepSeek在构建大型语言模型的过程中，未选用CUDA架构。这一举措再度引发了关于GPU算力局限性的热议。DeepSeek的开发路径与常规不同，在众多开发者普遍依赖CUDA的情境下，它选择了另一条路径。CUDA作为一款广泛应用的技术框架，能显著简化大型模型的开发过程，而英伟达正是凭借这一框架在AI芯片领域确立了领先地位。DeepSeek的这一选择打破了常规，体现了其可能具备超越传统模式的技术创新理念。
通过分析其绕过CUDA的执行方式，我们发现DeepSeek运用了更为基础的PTX编程语言。尽管许多开发者偏好使用CUDA等高级语言来简化开发流程，集中精力于算法设计，然而DeepSeek却选择了与硬件底层更为接近的开发途径。这种选择旨在对模型进行更为深入的优化，体现了其在技术深度研究上的坚定决心。
CUDA与PTX语言差异
CUDA是一种高级编程工具，其主要目的是减轻开发者负担。该语言使得开发者无需深入探讨GPU硬件层面的执行细节，只需关注程序运行的核心逻辑。正因如此，CUDA在全球范围内获得了大量开发者的青睐。
PTX与其他编程语言存在区别，其执行机制与汇编语言相似。PTX具备对寄存器分配以及Thread/Warp级别的深入优化能力。不过，这种编程方法相对复杂，维护起来也较为困难，这也是PTX未能像CUDA那样被广泛采用的原因之一。尽管如此，DeepSeek依然选择了PTX作为开发工具，这反映出其对极致性能优化的追求。
意义在于硬件适配
研究表明，DeepSeek系统在配备英伟达H800处理器的情况下，其开发过程依赖于PTX编程语言。PTX语言的应用对硬件的兼容性产生了显著影响。专家观点认为，开发者可通过绕过CUDA技术，利用GPU的驱动程序进行创新性开发，从而实现更精确的操作管理。
DeepSeek如若采用国产GPU芯片，有望在硬件兼容性方面占据有利地位。凭借底层开发优势，该公司能够熟练掌握硬件驱动核心函数接口。同时，参照英伟达GPU的硬件编程接口，DeepSeek能够便捷地编写适应新硬件的代码。这一举措为国产GPU芯片的适配应用打下了坚实基础，并有助于其大模型更高效地适应新型硬件。
DeepSeek内部开发者能力
DeepSeek对PTX语言有着深刻理解，这反映出其内部开发团队在该语言领域具备深厚的专业功底。他们能够熟练运用这一操作复杂的底层编程语言进行优化，这一技术实力的体现。据此推断，DeepSeek的开发者在编程能力和对硬件及指令的理解方面均达到了较高水平。
DeepSeek得益于该团队在技术创新领域的人才保障。该团队成员展现出卓越的编程能力，这反映了他们对硬件的深入理解。这种理解是他们突破CUDA框架限制、追求更精细操作的核心因素。
行业震动与影响
DeepSeek的创新发展模式对业界产生了重大影响。首先，它打破了以往对CUDA技术的过度依赖，迫使开发者重新审视技术选型；其次，对于AI芯片制造商而言，GPU算力的限制不再是大型模型研发的唯一障碍；最后，未来有望出现更多元化的创新开发途径。
从宏观层面来看，这一事件可能引发全球范围内对人工智能技术发展的深入反思。面对美国对中国的制裁以及GPU供应不足等困境，可能促使众多科技团队更加主动地探索自身的技术创新潜能，而非仅仅依赖现有的技术体系。
引发的思考与启示
关键教训表明，创新并不局限于现有框架。DeepSeek的实践案例揭示了，在人工智能和GPU计算领域，存在突破传统开发模式的潜力。
实际上，这一举措为众多企业在面临制裁的困境中寻找新的发展方向提供了示范。目前，众多科技企业正面临包括硬件在内的多方面挑战，DeepSeek的创新思维或许能够激发他们突破传统，从技术根本层面寻求解决方案。
关于DeepSeek所采用的创新研发方法，您有何见解？欢迎在评论区点赞、分享，并分享您的个人看法。
