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华(hua)泰证券研究认为，DeepSeek在(zai)V3中使用了相比CUDA更底层的PTX 来(lai)优化硬件算法，PTX是CUDA编译的中间代码，在(zai)CUDA和最终机器码之间起(qi)到桥梁作用。而NSA则使用了OpenAl提出的Triton编程语言高效编写GPU代码，Triton的底层可调(diao)用CUDA，也可调(diao)用其他GPU语言，包括AMD的rocm以及国产算力芯片语言，如寒武纪的思元590芯片和海光(guang)信息(xi)的深(shen)算一号（DCU）内置的HYGON ISA指令集。LLM的训练短期内虽未完全脱离CUDA 生态，但(dan)DeepSeek NSA的推出使其初步呈现出与CUDA解耦的趋势，并为后续(xu)适配更多类型的算力芯片奠定基础(chu)。以异腾(teng)为代表(biao)的国产算力已经很好的适配了DeepSeek-R1 等国产模型，并取得了高效推理的效果，华(hua)泰证券认为，伴随海外(wai)算力的受(shou)限，针(zhen)对国产算力的优化或将有(you)持续(xu)进展(zhan)，值得重视。