如果DeepSeek成功改用國產(chǎn)GPU，英偉達(dá)在人工智能領(lǐng)域的壟斷地位將被打破……
DeepSeek自上線以來便以迅猛的速度在全球范圍內(nèi)獲得了廣泛關(guān)注，其日活用戶數(shù)在短時間內(nèi)突破2000萬，成為全球增速最快的AI應(yīng)用之一。作為一家中國人工智能初創(chuàng)企業(yè)，外部算力(主要是GPU)限制逐漸成為制約其進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸，如今他們正致力于通過優(yōu)化其大模型技術(shù)的硬件兼容性來應(yīng)對潛在的外部算力限制。
DeepSeek與ChatGPT日活用戶增長趨勢對比(來源：AI產(chǎn)品榜)
近期，有報(bào)道指出DeepSeek正在繞過英偉達(dá)的CUDA(Compute Unified Device Architecture，軟硬體統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu))編程框架，直接使用底層硬件指令集(PTX)，為未來適配中國國產(chǎn)圖形處理器(GPU)做準(zhǔn)備。這一舉措不僅標(biāo)志著中國AI技術(shù)在硬件兼容性上的重大突破，也為全球AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了新的啟示。
(來源：DeepSeek)
繞開CUDA，直接采用PTX實(shí)現(xiàn)更高效的訓(xùn)練
據(jù)多家媒體報(bào)道，DeepSeek在研發(fā)大型語言模型時，選擇了直接使用英偉達(dá)的中間指令集框架Parallel Thread Execution (PTX)，而不是常用的CUDA編程框架。這種方法不僅能夠更高效地利用硬件資源，提供更加細(xì)粒度的操作控制，還能避免由于CUDA的通用性導(dǎo)致的訓(xùn)練靈活性損失。
分析表明，這種做法相當(dāng)于繞過了硬件對訓(xùn)練速度的限制，使得DeepSeek能夠在五天內(nèi)完成其他模型需要十天才能完成的訓(xùn)練任務(wù)，極大地提高了效率和靈活性。
韓國未來資產(chǎn)證券(Mirae Asset Securities Research)在對DeepSeek技術(shù)論文進(jìn)行分析時發(fā)現(xiàn)，該模型的硬件效率之所以能比Meta等高出10倍，正是因?yàn)镈eepSeek選擇了從頭開始重建一切。
(來源：X)
據(jù)Tom’s Hardware報(bào)道，DeepSeek內(nèi)部擁有一些擅長寫PTX語言的內(nèi)部開發(fā)者，這使得其在硬體適配方面更加得心應(yīng)手。只要了解這些硬件驅(qū)動提供的一些基本函數(shù)接口，就可以仿照英偉達(dá)GPU硬件的編程接口去寫相關(guān)的代碼，從而讓自家大模型更加容易適配國產(chǎn)硬件。
CUDA是英偉達(dá)開發(fā)的軟硬體整合技術(shù)，是一種高級語言，它允許開發(fā)者利用英偉達(dá)的圖形處理器(GPU)進(jìn)行計(jì)算。開發(fā)者只需要專注于程序和算法最相關(guān)的運(yùn)行邏輯，而不太需要考慮具體的程序是如何在 GPU 等硬件上具體如何執(zhí)行計(jì)算的，從而能夠降低開發(fā)難度。
舉例來說，假如一個人會寫匯編語言，雖然能非常高效地操作計(jì)算機(jī)，但是，匯編語言對于非專業(yè)出身的人員難度非常高，哪怕執(zhí)行一個給變量賦值操作都需要好幾條命令，并且還要了解寄存器、內(nèi)存等計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)概念。而由于CUDA大大降低了研發(fā)大模型的難度，因此全球大模型開發(fā)商都傾向選擇使用英偉達(dá)的CUDA技術(shù)，可以說CUDA 便是為了方便開發(fā)基于 GPU 的算法設(shè)計(jì)的。
然而，DeepSeek卻選擇了另辟蹊徑，從頭開始重建模型，這一做法雖然復(fù)雜且難以維護(hù)，但卻為其未來適配中國國產(chǎn)GPU打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
適配國產(chǎn)GPU，提升硬件兼容性和自主可控性
DeepSeek這一策略的背后，是對未來可能面臨的算力供應(yīng)問題的深思熟慮。據(jù)報(bào)道，DeepSeek擁有一批擅長編寫PTX語言的內(nèi)部開發(fā)者，這將使其在未來適配中國國產(chǎn)GPU時更加得心應(yīng)手。
例如，摩爾線程智能科技公司在2025年2月宣布成功部署DeepSeek蒸餾模型推理服務(wù)，驗(yàn)證了其自研全功能GPU在復(fù)雜AI任務(wù)中的支持能力。摩爾線程還計(jì)劃開放自主設(shè)計(jì)的夸娥(KUAE)GPU智算集群，支持DeepSeek V3、R1模型及新一代蒸餾模型的分布式部署。
同樣在2月，華為昇騰與潞晨科技聯(lián)合發(fā)布了基于國產(chǎn)昇騰910B芯片的DeepSeek-R1系列推理API。這一合作通過自研推理引擎深度適配優(yōu)化昇騰算力，使得DeepSeek-R1的推理性能能夠比肩高端GPU。DeepSeek-R1系列還支持NV H800等常見算力，進(jìn)一步釋放了異構(gòu)集群的潛力，滿足不同場景下的推理需求。
此外，沐曦2月2日聯(lián)合中國開源大模型平臺Gitee AI發(fā)布了全套DeepSeek-R1千問蒸餾模型;天數(shù)智芯在2月4日宣布完成與DeepSeek-R1模型的適配工作，并上線多個大模型服務(wù)。
國外芯片企業(yè)也紛紛表態(tài)，1月25日，AMD宣布將DeepSeek-V3模型集成到其Instinct MI300X GPU上;1月31日，英偉達(dá)官宣其NVIDIA NIM微服務(wù)預(yù)覽版支持DeepSeek-R1模型;1月31日，英偉達(dá)宣布DeepSeek能夠在英特爾產(chǎn)品上運(yùn)行，包括搭載英特爾處理器的AI PC。
推動國產(chǎn)AI生態(tài)建設(shè)
DeepSeek開源模型在多語言理解和復(fù)雜推理任務(wù)中展現(xiàn)了卓越性能，其貢獻(xiàn)不僅在于技術(shù)上的領(lǐng)先，更在于持續(xù)支持和賦能開源社區(qū)。通過與國產(chǎn)GPU廠商的深度合作，DeepSeek為國內(nèi)AI開發(fā)者提供了更強(qiáng)大的硬件支持和更靈活的開發(fā)環(huán)境。開發(fā)者可以基于國產(chǎn)GPU和DeepSeek模型，更高效地進(jìn)行AI應(yīng)用開發(fā)，推動AI技術(shù)在更多領(lǐng)域的落地應(yīng)用。
通過DeepSeek提供的蒸餾模型，大規(guī)模模型的能力可以遷移至更小、更高效的版本，在國產(chǎn)GPU上實(shí)現(xiàn)高性能推理。此舉不僅驗(yàn)證了國產(chǎn)全功能GPU對復(fù)雜AI任務(wù)的支持能力，也為通用人工智能(AGI)技術(shù)的普及化提供了可行路徑。
國內(nèi)又有更多云巨頭加入到支持行列中。昨天下午，阿里云和百度智能云先后官宣了對DeepSeek-V3、DeepSeek-R1模型的支持。百度智能云更是直接公布了模型的輸入和輸出價(jià)格。加之此前的華為云、騰訊云，目前國內(nèi)四大云巨頭都已正式支持DeepSeek。此前海外的AWS、微軟智能云等云巨頭已官宣支持。
