深度搜索计划跃迁！DeepSeek计划适配国产GPU，挑战英伟达护城河CUDA

深度搜索计划突破边界！国产GPU强势出击，挑战CUDA霸主地位

　　 2月2日消息，据报道，DeepSeek在开发大模型过程中成功避开了英伟达的CUDA技术，这一举动引起了美国多家科技巨头的高度关注。这不仅展示了DeepSeek的技术实力，也可能预示着中国企业在人工智能领域的突破与创新正在加速。 这一消息表明，尽管英伟达在GPU领域占据主导地位，并且其CUDA平台长期以来被视为行业标准，但仍有中国企业找到了绕过这一技术壁垒的方法。这无疑给国际科技竞争格局带来了新的变量，也引发了对现有技术垄断局面能否持续的讨论。未来，这种技术创新可能会进一步推动全球人工智能技术的发展，同时也可能促使更多企业寻求技术上的独立和创新。

　　 DeepSeek确实实现了对CUDA的绕过，这表明它可以直接利用GPU的底层驱动函数进行创新性的开发工作，从而实现更为精细和高效的运算操作。这一突破不仅展示了技术团队在底层软件开发方面的深厚功底，同时也为人工智能领域带来了新的可能性。这意味着未来可能有更多的项目能够摆脱对CUDA的依赖，探索出更多元化的硬件加速途径，进而推动整个行业的技术进步和发展。 此事件强调了直接接触硬件底层接口的重要性以及其潜在的巨大价值。它鼓励科研人员和开发者们不仅仅局限于现有的框架和技术平台，而应积极探索和利用更接近硬件本质的功能，以期在性能优化和功能创新上取得更大突破。此外，这也提醒我们，尽管现有的技术平台如CUDA非常成熟且应用广泛，但仍有继续挖掘的空间，通过技术创新来超越现有边界，为行业发展注入新动力。

　　 比如DeepSeek在进行多节点通信时，选择绕过CUDA而直接采用PTX（并行线程执行）。这种方式最多只能通过算法高效利用硬件层面的加速。

　　 一旦速度变得更快，比如别人家的模型需要训练十天，而DeepSeek只需训练五天，这样便可以在相同的时间内处理更多的数据，从而让模型接触到更多样本，间接提升模型的效果。

　　 据知情人士透露，DeepSeek拥有一支内部开发团队，他们精通PTX语言。

　　 那么，若采用国产GPU，硬件适配将更为顺畅。只需掌握这些硬件驱动提供的基础函数接口，便能模仿英伟达GPU的编程方式编写相关代码，使自家的大模型更容易兼容国产硬件。 这一调整不仅有助于提升技术自主性，还能够促进国内GPU产业的发展。通过深入了解和利用国产GPU的特性，开发者们可以更好地优化算法和软件架构，进一步推动人工智能技术在国内的应用和发展。同时，这也为国内硬件供应商提供了更多的市场机会，有望形成一个良性循环，带动整个产业链的进步。