DeepSeek的AI突破是人工智能领域的重大发展，展示了该公司比行业领先者更高效地训练了一个拥有6710亿参数的大型语言模型的能力

DeepSeek的AI突破是人工智能领域的重大发展，展示了该公司比行业领先者更高效地训练了一个拥有6710亿参数的大型语言模型的能力。这是通过利用Nvidia的PTX编程实现的，PTX允许比标准CUDA方法更精细的优化。对Nvidia GPU进行重新配置以提高性能表明DeepSeek内部具有高水平的技术专长。这一进步不仅展示了AI在更实惠设备上的潜力，还引发了关于未来AI开发的硬件需求的问题。由Tom's Hardware的资深作家Anton Shilov撰写的文章深入探讨了DeepSeek创新方法的技术和市场影响。如果您对AI技术和硬件优化的交叉点感兴趣，这篇内容提供了一个值得关注的视角，展示了创造力如何推动AI训练效率的可能性。- DeepSeek使用Nvidia的PTX编程而不是CUDA，在AI训练方面取得了突破。 - 他们使用2048个Nvidia H800 GPU的集群训练了具有6710亿参数的MoE语言模型。 - DeepSeek相比于行业领导者Meta表现出了10倍的效率。 - PTX是由Nvidia设计的用于GPU的中间指令集架构，允许进行精细的优化。 - DeepSeek对GPU进行了修改，将一些用于服务器之间的通信，并实施了先进的流水线算法。 - 这一突破扰乱了市场，并引发了对新AI模型是否需要高性能硬件的质疑。 - Intel的Pat Gelsinger认为DeepSeek的突破是将AI添加到大众市场廉价设备中的一种方式。