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华(hua)泰(tai)证券研究认为，DeepSeek在V3中使用了(le)相比CUDA更底层的PTX 来(lai)优化硬件(jian)算法，PTX是CUDA编译的中间(jian)代码，在CUDA和(he)最(zui)终机器码之间(jian)起到桥(qiao)梁作用。而NSA则使用了(le)OpenAl提出(chu)的Triton编程语言高(gao)效编写GPU代码，Triton的底层可调用CUDA，也(ye)可调用其他GPU语言，包(bao)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(he)海光信息的深(shen)算一号（DCU）内置的HYGON ISA指令集。LLM的训练短期内虽未完(wan)全脱离CUDA 生态，但DeepSeek NSA的推出(chu)使其初步呈现出(chu)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(ji)础。以异(yi)腾为代表的国产算力已经很好的适配了(le)DeepSeek-R1 等国产模型，并取(qu)得了(le)高(gao)效推理的效果，华(hua)泰(tai)证券认为，伴随海外算力的受限，针(zhen)对国产算力的优化或将(jiang)有持续(xu)进(jin)展，值得重视。