DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！近期，DeepSeek团队的技术进步引发了广泛关注，尤其是其新发布的DeepSeek-V3论文，展示了该系统如何通过绕过CUDA，实现了前所未有的硬件效率。这一创新不仅引发了对英伟达硬件的质疑，也重燃了对AI编程未来的思考。

　　根据Mirae Asset的研究分析，DeepSeek-V3的性能提升达到了以往无法企及的高度，硬件效率超越Meta等业界巨头达10倍以上。分析指出，他们的成功在于“从头重建了一切”，这是一个大胆的尝试，突破了传统的编程限制。具体而言，DeepSeek在H800 GPU训练过程中对流处理器进行了自定义改造，把132个流式多处理器中的20个专门用于服务器间通信，而非计算任务。这一改变大幅提升了数据传输速率，突破了以往硬件的限制。

　　DeepSeek团队采用的是英伟达的PTX（Parallel Thread Execution）语言，而非较为常见的CUDA。这使得他们能够在接近汇编语言的层面进行低级别优化，如寄存器分配和线程调度，然而，这也带来了编写和维护的复杂性。一般来说，业界普遍使用CUDA这样的高级语言进行开发，因为其能够简化开发流程，提供良好的编程体验。对于DeepSeek选择的路线，有网友调侃道：“如果有人觉得CUDA太慢并转向PTX，那一定是有很强技术背景的量化交易员”。

　　在此背景下，许多业内人士开始质疑：CUDA是否仍然能够维持其作为编程护城河的地位？DeepSeek团队显然拥有有效利用不同GPU的能力。他们与AMD、华为等硬件供应商密切合作，迅速支持其他平台，确保其技术方案的广泛适用性。

　　更有趣的是，关于AI优化自身代码的讨论再次被引发。最近，在一个名为Llama.cpp的开源项目中，借助DeepSeek-R1的编写代码显著提高了大模型推理框架的速度。项目负责人坦言，99%的更新代码是由DeepSeek-R1贡献的，重新验证了AI系统在底层代码优化方面的潜力。这一发现不仅推动了开放源代码技术的发展，也为未来AI自我改进的方向提供了新的视角。

　　然而，DeepSeek所展示的创新也引发了对技术生态的深思。虽然通过直接操作PTX代码实现了极致优化，但这并不代表完全摆脱CUDA的生态。对于希望跨架构迁移的开发者而言，PTX代码的固有复杂性和兼容性问题仍是巨大挑战。因此，尽管DeepSeek在深度学习领域取得了显著进展，但技术的延续性和亲和性仍然需要进一步考量。

　　随着AI技术不断发展，未来的编程语言及其编写方式或将被重新定义，DeepSeek的实验无疑是在为整个行业打开新的可能性。无论是推动AI工具的效率提升，还是引导未来AI编程的方法，我们正见证着一个由创新与挑战交织的新时代。对于普通用户而言，提升的AI效率意味着更快速、更智能的应用体验，这无疑将改变人们的工作和生活方式。

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