
在人工智慧 (AI) 領域,Nvidia 的 CUDA 架構已成為開發 AI 模型的標準,許多科技巨頭都依賴它。然而,Deepseek 的出現打破了這個慣例,它以 Nvidia 的 PTX 編程語言,而非 CUDA,成功地打造出與 ChatGPT 相當的 AI 模型。這項技術突破引起業界震驚,也引發了人們對 AI 開發的全新思考。
Deepseek 的驚人突破:捨棄 CUDA,改用 PTX
CUDA 雖然強大,但它是一種高階語言,在追求更高效能的 AI 模型時,可能不夠靈活。Deepseek 團隊選擇使用 PTX,一種更接近硬體的低階語言,讓他們可以更精準地控制 GPU 資源。
PTX 允許工程師進行更精細的最佳化調整,例如優化併行線程執行代碼,進而充分發揮低規格硬體的效能。 Deepseek 的成功,證明了透過精細的程式設計,即使使用低規格設備,也能獲得高性能結果。
PTX 的優勢與劣勢
更高的控制力:PTX 提供更精細的硬體控制,讓工程師可以更有效地優化程式碼,提升效能。
難度更高:使用 PTX 要求工程師擁有更深入的硬體知識,開發和除錯的難度也更高。
Deepseek 的成功意義:開啟 AI 開發新思路
Deepseek 的成功證明了在 AI 開發中,不一定需要依賴最強大的晶片或龐大的算力。透過優良的程式設計,即使使用低規格設備,也能打造出高性能的 AI 模型。
Deepseek 的出現,可能改變 AI 開發的格局,鼓勵開發者探索更靈活、更精準的程式設計方式,進一步突破 AI 模型的效能界限。
常見問題QA
Deepseek 的技術突破,可能會激勵其他 AI 公司嘗試使用 PTX 編程語言。然而,PTX 的難度,以及對於工程師的技術要求,也可能會成為障礙。
Deepseek 的成功,可能會促使 Nvidia 重新審視 CUDA 架構,探討如何進一步提升其靈活性,以應對 AI 開發日益複雜的需求。
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