DeepSeek訓練仍基于英偉達CUDA生態(tài) 國產(chǎn)AI芯片迎適配潮(2)
海光信息指出，因其DCU芯片采用了GPGPU通用加速計算架構(gòu)，DeepSeek模型可以直接在其DCU上運行，無需大量適配工作，主要任務是進行精度驗證和性能優(yōu)化。
眾多國產(chǎn)AI芯片廠商與DeepSeek的快速適配是中國芯片國際化突擊的第一步。通過合作，中國芯片廠商加速了深度學習框架和分布式訓練適配，推動了“國產(chǎn)算力+國產(chǎn)大模型”閉環(huán)生態(tài)的發(fā)展。DeepSeek通過模型蒸餾技術(shù)和高效的算法優(yōu)化，降低了模型對硬件算力的要求，使得國產(chǎn)AI芯片在推理端可以快速實現(xiàn)商業(yè)化。不過，訓練端國產(chǎn)芯片與英偉達仍存在差距，且中國AI芯片生態(tài)碎片化問題需要進一步解決。
近期，包括OpenAI、豆包、百度等巨頭也證實了推理側(cè)成本正在快速下降。行業(yè)關(guān)注點從訓練環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)向推理環(huán)節(jié)。海外云服務廠商如谷歌、Meta、亞馬遜等也在財報中提到了自研推理芯片的進展。預期在DeepSeek驅(qū)動下，CSP業(yè)者將更積極投入較低成本的自有ASIC方案，并從AI訓練重心轉(zhuǎn)向AI推理。
業(yè)內(nèi)普遍認為，ASIC芯片和GPU芯片將在未來市場中共存。云端業(yè)者除了采用英偉達GPU外，還在積極研發(fā)自身ASIC芯片，以降低對英偉達芯片的依賴度和支出成本。盡管ASIC在某些特定推理場景中會蠶食GPU的市場份額，但不會導致GPU需求總體下降。兩者市場需求可能互為補充，而非簡單替代。
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