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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