主要观点总结
本文主要介绍了DeepSeek团队在AI开发上的重大突破，他们通过针对英伟达GPU的类汇编级别PTX编程，实现了高性能的AI模型训练。该团队在短短两个月内在2,048个H800 GPU集群上训练出6710亿参数的MoE语言模型，效率比顶尖AI高出10倍。这项突破引发了行业内的广泛关注，对市场造成了显著冲击，引发了关于CUDA是否仍必要的讨论。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek团队的突破
DeepSeek团队通过大量细粒度优化和使用英伟达类汇编级别的PTX编程，在GPU性能上实现了极致发挥，训练出高效AI模型。
关键观点2: PTX编程的特点
PTX是英伟达GPU的一种中间指令集架构，位于高级GPU编程语言（如CUDA）和低级机器代码之间，能实现细粒度优化，如寄存器分配和线程调整。
关键观点3: CUDA与PTX的关系与挑战
虽然CUDA是主流的GPU编程语言，但DeepSeek通过PTX编程实现了更高级别的优化。然而，使用PTX编程的复杂性和维护难度较高，需要深厚的专业知识和经验。
关键观点4: 行业反响与影响
DeepSeek的突破引发了行业内的广泛关注，部分投资者认为新模型可能影响高性能硬件需求，但行业资深人士认为AI应用能充分利用计算能力。该突破也揭示了前沿LLM开发的新方向和技术潜力。
关键观点5: 推荐与编哥的经验分享
文章推荐DeepSeek的案例及相关技术细节，并分享了编哥作为资深程序员的经验和观点，鼓励读者根据自身情况选择是否深入学习PTX编程。
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