跳過 CUDA，Deepseek 用精細的 PTX 寫成
科技新報 作者 Alan Chen | 發布日期 2025 年 01 月 29 日 18:54
在 Deepseek 掀起全球科技圈一陣波瀾後，各界都試圖從深度求索公布的文件中，找出他
們如何成功的方式，韓國大宇未來資產的分析報告指出，Deepseek 並未使用 Nvidia 的
CUDA 編寫，而是透過大量精密調整的併行線程執行代碼，達成採用較低規格的硬體產出
高效能 AI 模型表現。
OpenAI 的 ChatGPT 引爆全球人工智慧熱潮，除了 Nvidia 顯示晶片的算力效能之外，
CUDA 架構也是重要腳色之一，因此目前美國各大科技巨頭開發的 AI 產品，大多是以
CUDA 架構為基礎進行開發。
但是在 Deepseek 橫空出世後，號稱使用效能較低的 H800 晶片卻能產出與 ChatGPT 相
等效能，使各界對於深度求索如何辦到感到好奇，韓國大宇未來資產在研究該公司文件後
指出，Deepseek 並未像其他 AI 模型一樣採用 CUDA 架構，而是透過併行線程執行代碼
（Parallel Thread Excution, PTX）構成。
PTX 是 Nvidia 為 GPU 產品開發的一種中間語言（Intermediate Language），是 CUDA
這類高階 GPU 程式語言和低階機器碼之間的橋樑，而 PTX 作為一種 Close-to-metal 的
指令集架構，比起 CUDA 來說可讓工程師進行更多，更細緻的最佳化調整。
不過透過 PTX 雖然可以進行更多專門的最佳化調整，但缺點是很難維持穩定，需要人力
大量除錯，因此也顯示出 Deepseek 工程師在設計過程中的功力。
而 Deepseek 的出世，也打破了矽谷巨頭在人工智慧競爭中的軍備競賽局面，AI 開發或
許不一定非得追求最強晶片和龐大晶片數量，透過精細的程式設計也能讓低規設備跑出高
效結果，這可能也是前日美國科技股市震盪的主要原因。
https://bit.ly/3PTtnDF
備註:
繞過CUDA還得問行業權威YO叔