春节假期渐近尾声，可“神秘来客”DeepSeek在全球范围内掀起的讨论热潮丝毫未减。各路行家纷纷从不同维度解读DeepSeek的模型与技术，试图揭开它神秘的面纱。其中，韩国Mirae Asset Securities Research分析师在X平台发表的长文引发轩然大波，文中指出：DeepSeek在大模型研发过程中，绕过了英伟达的CUDA，通过大量细粒度优化与英伟达汇编式PTX编程实现了技术突破。

CUDA作为英伟达开发的通用编程框架，让开发者能借助英伟达GPU进行通用计算。以往，大模型开发商基于CUDA研发，就像在高级语言环境下作业，调用现成接口即可，开发难度大大降低。不过，这种便利性也牺牲了执行效率，就像穿了一件宽松却不太合身的衣服。而且，CUDA通用性虽强，但面对多机多卡训练时对GPU精细控制、数据传输等特定需求，它就显得力不从心了。

那绕过CUDA意味着什么呢？北京航空航天大学黄雷副教授给出了解读。当开发者仅使用单个GPU，CUDA是个不错的选择。但在多节点多GPU协作场景下，CUDA的通用性反而成了阻碍，抽象层面效率较低。而绕过CUDA，直接基于GPU驱动函数开发，能实现更细粒度的操作。比如DeepSeek在多节点通信时采用PTX，虽无法直接提升硬件性能，却能通过算法高效利用硬件加速，为模型输送更多数据，间接提升模型效果。

其实，绕过CUDA并非DeepSeek首创。开源的Triton编程框架就是CUDA的有力竞品，北京智源研究院的研究人员就曾基于Triton加速英伟达及国产GPU，这也是一种绕过CUDA调用GPU驱动函数的实践。

不过，绕过CUDA开发并非易事。PTX语言虽能实现更精细的GPU控制，但代码复杂、维护困难，要求开发者既懂AI模型算法，又熟悉计算机系统架构，能高效分配硬件资源。DeepSeek能在技术报告中提及绕开CUDA进行通信，说明其团队具备强大的人才储备与协作能力。

从DeepSeek的技术报告来看，其学术研究并非独树一帜，但工程实践技巧高超。AMD宣布将DeepSeek-V3集成到MI300X GPU，未来或许会有更多GPU厂商与DeepSeek展开合作。而且，DeepSeek此举还有更深层次的意义。在“GPU短缺危机”因美国制裁加剧的背景下，它展现出的紧迫感与创造力，为行业发展开辟了新路径。

如果DeepSeek未来适配国产GPU，凭借其绕过CUDA积累的经验，只需了解国产硬件驱动的基本函数接口，就能仿照英伟达GPU的编程接口编写代码，让自家大模型更易适配国产硬件，为国产GPU发展注入新活力。