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　　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。

　　PTX在接近汇编语言的层级运行，允许进行细粒度的优化，如寄存器分配和Thread/Warp级别的调整。

　　这种编程非常复杂且难以维护，所以行业通用的做法是使用CUDA这样的高级编程语言。

　　有网友表示，如果有一群人嫌CUDA太慢而使用PTX，那一定是前量化交易员。

　　一位亚马逊工程师提出灵魂质问：CUDA是否还是护城河？这种顶尖实验室可以有效利用任何GPU。

　　首先要明确的是，PTX仍然是英伟达GPU架构中的技术，它是CUDA编程模型中的中间表示，用于连接CUDA高级语言代码和GPU底层硬件指令。

　　在实际编译流程中，CUDA代码首先被编译为PTX代码，PTX代码再被编译为目标GPU架构的机器码（SASS,Streaming ASSembler）。

　　CUDA起到了提供高级编程接口和工具链的作用，可以简化开发者的工作。而PTX作为中间层，充当高级语言和底层硬件之间的桥梁。

　　反过来说，像DeepSeek这种直接编写PTX代码的做法，首先不仅非常复杂，也很难移植到不同型号的GPU。

　　有从业者表示，针对H100优化的代码迁移到其他型号上可能效果打折扣，也可能根本不工作了。

　　所以说，DeepSeek做了PTX级别的优化不意味着完全脱离了CUDA生态，但确实代表他们有优化其他GPU的能力。

　　事实上，我们也能看到DeekSeek已经与AMD、华为等团队紧密合作，第一时间提供了对其他硬件生态的支持。

　　但是确实刚刚见证DeepSeek-R1编写的代码显著提升大模型推理框架的运行速度。

　　Llama.cpp项目中的一个新PR请求，使用SIMD指令（允许一条指令同时处理多个数据）显著提升WebAssembly在特定点积函数上的运行速度，提交者表示：

　　这个PR中的99%的代码都是由DeekSeek-R1编写的。我唯一做的就是开发测试和编写提示（经过一些尝试和错误）。

　　是的，这个PR旨在证明大模型现在能够编写良好的底层代码，甚至能够优化自己的代码。