DeepSeek并没有完全跳出英伟达的CUDA框架，而是选择绕过了CUDA的高层API，直接操作PTX指令集，进行更细粒度的硬件优化。这种做法本质上是在原有框架内寻求突破，而非彻底脱离英伟达的生态系统。为什么选择PTX？这到底是突破，还是妥协？为什么 ...

近日，英伟达在AI领域的布局引发了广泛关注。从收购3dfx到CUDA计算架构的推出，英伟达的并购策略为其在GPU市场的领先地位奠定了坚实基础。如今，英伟达能否继续通过并购巩固其在AI时代的地位？让我们一起来看看。

Transformer论文八位作者之一Llion Jones创立的Sakana AI发布重磅成果——全球首个「AI CUDA工程师」！它能将PyTorch代码自动转换为高度优化的CUDA内核，速度比PyTorch原生实现快10-100倍。

在当今的科技世界里，人工智能（AI）技术已经成为推动各行各业变革的重要力量。然而，随着AI在计算能力和应用领域上的快速增长，大家开始逐渐意识到一个问题：现有的AI系统需要消耗大量的电力和计算资源，这样的模式是否能持续？

IT之家 2 月 23 日消息，英伟达在其最新的 RTX 50 系列（Blackwell）显卡中停止了对 32 位 CUDA 应用的支持，多年来，对 PhysX 技术的支持也在逐渐减少。YouTube 博主 VerbalSilence 和一位 ...

也就是说 DeepSeek 在研发大模型时绕过了 CUDA。CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构），是由英伟达开发的一种通用编程框架，它允许开发 ...

来自 Mirae Asset Securities Research （韩国未来资产证券）的分析称，V3 的硬件效率之所以能比 Meta 等高出 10 倍，可以总结为“他们从头开始重建了一切”。 在使用英伟达的 H800 GPU 训练 DeepSeek-V3 时，他们针对自己的需求把 132 个流式多处理器（SMs）中的 20 个修改成负责服务器间的通信，而不是计算任务 。

编辑：桃子 好困 【新智元导读】DeepSeek模型开发竟绕过了CUDA？最新爆料称，DeepSeek团队走了一条不寻常的路——针对英伟达GPU低级汇编语言PTX进行优化实现最大性能。业界人士纷纷表示，CUDA护城河不存在了？ 原本DeepSeek低成本训出的R1，就已经让整个硅谷和华尔街为之虎躯一震。

每经AI快讯，华泰证券研究认为，DeepSeek在V3中使用了相比CUDA更底层的PTX 来优化硬件算法，PTX是CUDA编译的中间代码，在CUDA和最终机器码之间起到桥梁作用。而NSA则使用了OpenAl提出的Triton编程语言高效编写GPU代码 ...

过往运算基本上就是CPU一言堂，那时的霸主是Intel；挖矿初期，AMD的GCN小核心架构成为时代红利，后续nVidia的CUDA架构不断更新，从而成为了从挖矿、专业应用，以及AI运算都成为了霸主。 而Deepseek的出现打破了CUDA算力垄断。

硬件媒体Tom‘s Hardware带来开年最新热议： DeepSeek甚至绕过了CUDA，使用更底层的编程语言做优化。 这一次是DeepSeek-V3论文中的更多细节，被人挖掘出来。

《黑手党2经典版》、《蝙蝠侠：阿卡姆疯人院》RTX 5090单独运行分别只有28.8FPS、61FPS (其实是交给CPU处理器的)，RTX 3050接手后分别高达157.1FPS、390FPS，提升了4.5倍、5.4倍。