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　　尽管春节假期已经过半，但“来自东方的神秘力量的 DeepSeek”仍在全球范围内引起热议。各路业内人士从不同角度分析 DeepSeek 的模型和技术。

　　韩国 Mirae Asset Securities Research 的一名分析师在 X 撰写长文分析称，这一突破是通过实施大量细粒度优化和使用英伟达的汇编式 PTX 编程实现的，而非通过 CUDA 中的某些功能。CUDA 是由英伟达开发的一种通用编程框架，允许开发者利用 GPU 进行通用计算。如果 DeepSeek 绕过了 CUDA，这说明其研发团队在大模型训练中采用了不同的技术路径。

　　对于程序开发人员来说，CUDA 类似于一种高级语言，降低了开发难度，使开发者能够专注于算法逻辑而无需过多考虑硬件执行细节。例如，使用高级语言进行变量赋值操作只需一条命令，而用汇编语言则需要多条指令并理解寄存器、内存等概念。因此，CUDA 便于开发基于 GPU 的算法设计。

　　大模型开发商通常基于 CUDA 进行研发，因为 CUDA 已经封装了一些常用函数，简化了开发过程。然而，这种通用性也带来了一定的灵活性损失。对于有特定需求的开发者，如需要精细化控制多个 GPU 之间的数据传输，CUDA 可能无法提供高效的解决方案。

　　当使用单个 GPU 时，CUDA 非常适用。但在多节点多 GPU 环境下，CUDA 的抽象层面效率较低。开发者可以通过组合 GPU 驱动提供的函数接口来提高效率，或者直接调用底层硬件接口以实现更高效的大模型研发。绕过 CUDA 可以直接根据 GPU 的驱动函数进行新的开发，从而实现更加细粒度的操作。

　　DeepSeek 在多节点通信时绕过了 CUDA 直接使用 PTX，这使得模型训练速度更快。这意味着在相同时间内可以处理更多数据，间接提高了模型效果。绕过 CUDA 并非新鲜做法，一些开源框架如 Triton 也在尝试替代 CUDA。

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