在當前國際科技競爭激烈的環境下，中國 AI 新創公司「深度求索」（DeepSeek）開發的大語言模型繞過美國人工智慧巨頭輝達（NVIDIA）的 CUDA 框架，這項突破不僅挑戰了輝達在 AI 領域的壟斷地位，也為中國自主研發的 GPU 晶片發展帶來新的契機。

DeepSeek 挑戰輝達壟斷：繞過 CUDA 框架

DeepSeek 為何要繞過 CUDA 框架？
輝達的 CUDA 架構提供了高效的 GPU 程式設計環境，但它也使輝達在 AI 領域擁有主導地位。DeepSeek 繞過 CUDA 框架的舉措，意在擺脫對輝達的依賴，為未來相容中國國產 GPU 晶片鋪平道路。

DeepSeek 如何繞過 CUDA 框架？
DeepSeek 使用輝達的 H800 晶片訓練時，選擇使用輝達底層硬體指令 PTX 語言，而不是高級編程語言 CUDA。這項策略允許 DeepSeek 更直接地控制 GPU 硬體，為未來採用中國國產 GPU 晶片提供了靈活性。

DeepSeek 繞過 CUDA 框架的影響

相關實例

DeepSeek 繞過 CUDA 框架的舉措，為中國 AI 產業發展提供了寶貴的經驗。其他中國 AI 公司可以借鑒 DeepSeek 的經驗，探索更具自主性的 GPU 程式設計方案，進一步提升中國 AI 產業的競爭力。

優勢和劣勢的影響分析

優勢：DeepSeek 繞過 CUDA 框架，有助於降低對輝達的依賴，促進中國自主研發的 GPU 晶片發展。

劣勢：繞過 CUDA 框架可能需要更複雜的程式設計工作，同時也可能會影響程式碼的效能。

深入分析前景與未來動向

DeepSeek 的成功案例，將激勵中國 AI 產業加大對自主研發 GPU 晶片的投入，加速中國 AI 產業的發展。未來，中國 AI 產業將更加重視技術自主性，並積極探索更多創新方案，進一步提升中國 AI 產業的全球競爭力。

常見問題QA

DeepSeek 繞過 CUDA 框架是否會降低程式碼效能？
DeepSeek 使用底層硬體指令 PTX 語言，可能需要更細緻的程式設計工作，但並不一定會降低程式碼效能。

中國自主研發的 GPU 晶片是否能與 DeepSeek 的大語言模型相容？
DeepSeek 的設計目標是與中國國產 GPU 晶片相容，但實際情況需要等待中國國產 GPU 晶片的進一步發展。

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