大家好！我是羊仔，专注AI工具、智能体、编程。

羊仔之前也和大家分享过不少AI工具，但DeepSeek这匹“黑马”着实让人眼前一亮。

它不仅在短短两个月内就训练出了一个参数量高达6710亿的巨型语言模型，而且训练效率还比那些巨头们高出10倍！

这是什么概念？简直就是开了加速挂！今天羊仔就想跟大家聊聊这个话题，看看DeepSeek的硬核骚操作到底是怎么回事。

一、论文里的硬核细节

那DeepSeek到底是怎么做到这么快的呢？

DeepSeek论文的一个技术细节揭开了谜底：他们在训练过程中对英伟达的H800 GPU进行了重新配置。

具体来说，他们从132个流式多处理器（SM）中，专门划分出20个用于服务器间的通信任务，而不是传统的计算任务。

这种操作是通过PTX（Parallel Thread Execution）实现的，他们竟然绕过了常用的CUDA编程，直接用更底层的PTX编程来优化！

（⬆️DeepSeek-V3 Technical Report）

PTX是什么？PTX是英伟达GPU的一种中间指令集架构，位于高级编程语言（如CUDA）和底层机器码之间。

简单来说，PTX就像是一种“接近硬件”的语言，能够对硬件进行更精细的控制，目的是突破硬件对通信速度的限制，从而榨干每一滴性能。

它允许开发者进行更细粒度的优化，比如寄存器分配、线程级别的调整等，这些优化在CUDA这种高级语言中是很难实现的。

这就好比一个顶级厨师，不满足于使用现成的厨具，而是自己动手打造更趁手的工具，做出更美味的菜肴。

如果你对DeepSeek的论文感兴趣，想深入研究，可在后台回复【deepseek论文】自取，包括V3模型和R1模型的论文，羊仔都已经整理好了。

二、英伟达的“护城河”还在吗？

DeepSeek的这波操作，让不少人开始质疑：英伟达的CUDA，这个AI界的“金字招牌”，它的“护城河”还在吗？

毕竟，如果DeepSeek能用PTX实现如此大的性能提升，那其他公司是不是也能效仿呢？

羊仔也思考了很久，觉得这个问题还真不好说。CUDA虽然好用，但毕竟还是一种高级语言，对硬件的控制力有限。

PTX这种底层编程虽然难度更大，但潜力也更大，未来会不会有更多公司选择“剑走偏锋”，走上PTX这条路呢？

三、羊仔亲身经历

说到底层优化，羊仔也想起自己之前的一次经历。

那时候羊仔正在做一个图像处理项目，需要对图像进行大量的计算，一开始，羊仔用的是现成的库函数，速度很慢。

后来，尝试用底层语言重写了部分代码，虽然花了不少时间，但最终程序的运行速度提升了好几倍！

那次经历让羊仔深刻体会到，底层优化虽然辛苦，但效果是真的香！

四、DeepSeek的未来

DeepSeek的成功，无疑给AI行业带来了新的启示，它证明了在硬件资源有限的情况下，通过极致的优化也能取得惊人的成果。

未来，DeepSeek会不会开源它的PTX优化方案，引领一波新的技术潮流呢？我们拭目以待吧！

五、羊仔说

通过DeepSeek的硬核骚操作，羊仔想给各位开发者朋友一些建议：

1. 不要只局限于高级编程语言，可以尝试学习一些底层编程技术。

2. 底层优化虽然难，但潜力巨大，回报往往远超投入的。

共勉！

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