每經(jīng)AI快訊，華泰證券研究認(rèn)為，DeepSeek在V3中使用了相比CUDA更底層的PTX 來優(yōu)化硬件算法，PTX是CUDA編譯的中間代碼，在CUDA和最終機(jī)器碼之間起到橋梁作用。而NSA則使用了OpenAl提出的Triton編程語言高效編寫GPU代碼，Triton的底層可調(diào)用CUDA，也可調(diào)用其他GPU語言，包括AMD的rocm以及國產(chǎn)算力芯片語言，如寒武紀(jì)的思元590芯片和海光信息的深算一號(hào)（DCU）內(nèi)置的HYGON ISA指令集。LLM的訓(xùn)練短期內(nèi)雖未完全脫離CUDA 生態(tài)，但DeepSeek NSA的推出使其初步呈現(xiàn)出與CUDA解耦的趨勢，并為后續(xù)適配更多類型的算力芯片奠定基礎(chǔ)。以異騰為代表的國產(chǎn)算力已經(jīng)很好的適配了DeepSeek-R1 等國產(chǎn)模型，并取得了高效推理的效果，華泰證券認(rèn)為，伴隨海外算力的受限，針對(duì)國產(chǎn)算力的優(yōu)化或?qū)⒂谐掷m(xù)進(jìn)展，值得重視。