华泰证券:DeepSeek有望加速模型训练与CUDA解耦

hmseo123 财经 2025-02-21 1 0

快讯摘要

【华泰证券:DeepSeek有望加速模型训练与CUDA解耦】讯 ,华泰证券研究认为,DeepSeek在V3中使用了相比CUDA更底层的PTX来优化硬件算法,PTX是CUDA编译的中间代码 ,在CUDA和最终机器码之间起到桥梁...

快讯正文

【华泰证券:DeepSeek有望加速模型训练与CUDA解耦】讯 ,华泰证券研究认为,DeepSeek在V3中使用了相比CUDA更底层的PTX来优化硬件算法,PTX是CUDA编译的中间代码 ,在CUDA和最终机器码之间起到桥梁作用 。而NSA则使用了OpenAl提出的Triton编程语言高效编写GPU代码,Triton的底层可调用CUDA,也可调用其他GPU语言 ,包括AMD的rocm以及国产算力芯片语言,如寒武纪的思元590芯片和海光信息的深算一号(DCU)内置的HYGONISA指令集。LLM的训练短期内虽未完全脱离CUDA生态,但DeepSeekNSA的推出使其初步呈现出与CUDA解耦的趋势 ,并为后续适配更多类型的算力芯片奠定基础。以异腾为代表的国产算力已经很好的适配了DeepSeek-R1等国产模型,并取得了高效推理的效果,华泰证券认为 ,伴随海外算力的受限,针对国产算力的优化或将有持续进展,值得重视 。

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