绕过CUDA框架？DeepSeek或准备适配中国产GPU

深度求索（DeepSeek）开发大语言模型时，据传「绕过」了辉达的技术护城河CUDA框架，能让训练模型速度加快。 （路透数据照）
近期引发各界关注的中国AI新创公司深度求索（DeepSeek），外媒指出，其研发大语言模型时，或绕过了美国人工智能巨头辉达的CUDA框架，为DeepSeek在未来适配中国国产芯片做好准备。
新加坡《联合早报》3日报导，由辉达开发的软硬件集成技术「统一运算架构」（Compute Unified Device Architecture，CUDA）是一种通用程序框架，允许开发者利用辉达的图形处理器（GPU）进行运算。
报导指，由于CUDA大幅降低了研发大模型的难度，因此全球大模型开发商，都倾向于选择使用辉达的CUDA技术，助力辉达占据全球人工智能领域的垄断地位。
不过，美国科技网站Tom's Hardware报导，指模型建构的效率比Meta等巨头高出10倍以上，引述南韩未来资产证券一位分析师谈DeepSeek技术的文章形容，「他们从头开始重建了一切」。
该分析指出，DeepSeek在使用辉达的H800芯片进行训练时，使用了辉达的底层硬件指令PTX（Parallel Thread Execution）语言，而不是高端编程语言CUDA。
由于CUDA是通用型程序框架，会导致训练模型时损失一些弹性。中国网媒「快科技」分析，DeepSeek的做法相当于绕过了硬件对训练速度的限制，意味着其他模型需要训练10天，而DeepSeek只需要5天。然而，这种编程非常复杂、难以维护，业界通用的做法是使用CUDA这类高端编程语言。
快科技与腾讯网引述的消息人士指出，DeepSeek内部拥有一些擅长写PTX语言的内部开发者，假如DeepSeek未来有意改适配中国中国国产的GPU，在硬件适配方面将会更得心应手。