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华泰证券研究认为，DeepSeek在V3中使用了相比CUDA更底层的PTX 来优化硬件算法，PTX是(shi)CUDA编译的中间代码，在CUDA和最终机器码之间起到桥梁作用。而NSA则使用了OpenAl提出的Triton编程(cheng)语言(yan)高效(xiao)编写GPU代码，Triton的底层可(ke)调用CUDA，也可(ke)调用其他GPU语言(yan)，包括AMD的rocm以及国产算力芯片语言(yan)，如寒(han)武纪的思元590芯片和海光信息的深算一号（DCU）内置(zhi)的HYGON ISA指令集(ji)。LLM的训练短期内虽未完(wan)全脱离CUDA 生态，但DeepSeek NSA的推出使其初步呈(cheng)现出与CUDA解耦的趋势，并(bing)为后续适配更多类型的算力芯片奠定基(ji)础(chu)。以异腾为代表的国产算力已经很(hen)好的适配了DeepSeek-R1 等国产模型，并(bing)取得了高效(xiao)推理(li)的效(xiao)果，华泰证券认为，伴随海外算力的受限(xian)，针对国产算力的优化或将有持续进展(zhan)，值得重视。