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华泰证券(quan)研究认为，DeepSeek在V3中使用(yong)了相(xiang)比CUDA更底(di)层的PTX 来优化硬件算法，PTX是CUDA编译的中间代码，在CUDA和最终机器码之间起到桥梁作用(yong)。而NSA则使用(yong)了OpenAl提出的Triton编程语(yu)言(yan)高效编写GPU代码，Triton的底(di)层可调用(yong)CUDA，也可调用(yong)其他GPU语(yu)言(yan)，包括AMD的rocm以及国产算力芯片(pian)语(yu)言(yan)，如寒(han)武纪(ji)的思元590芯片(pian)和海光信息的深算一号（DCU）内置(zhi)的HYGON ISA指令集。LLM的训练短期内虽未完全脱离CUDA 生态，但DeepSeek NSA的推出使其初步呈(cheng)现(xian)出与CUDA解耦的趋势，并为后续适配(pei)更多类型的算力芯片(pian)奠定基础。以异腾为代表的国产算力已经很好的适配(pei)了DeepSeek-R1 等国产模型，并取得了高效推理的效果，华泰证券(quan)认为，伴随海外算力的受限，针对国产算力的优化或将有(you)持续进(jin)展，值得重视。