DeepSeek 如何优化 AI 计算？PTX 代码解析与 AI 计算优化策略

最新推荐文章于 2025-03-18 15:07:27 发布

机器小乙

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文章标签：人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jxlei2/article/details/145399154

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📌 引言

随着 2025 年 AI 计算市场的加速发展，DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 以其低成本、高性能的计算架构成为行业关注的焦点。相比 OpenAI 依赖超大规模 GPU 集群的策略，DeepSeek 通过PTX 代码优化、动态计算图、混合精度计算等技术，大幅降低 AI 训练与推理成本。

那么，DeepSeek 的低成本 AI 计算方式究竟有哪些核心技术？它是否真正挑战了 OpenAI 在 AI 计算市场的主导地位？本文将结合 CUDA PTX 代码，深入解析 DeepSeek 如何优化 AI 计算性能，以及它是否能改变 AI 计算市场格局。

📌 DeepSeek 的 AI 计算优化策略

DeepSeek 采用了一系列创新技术，以降低 AI 模型的训练和推理成本，同时保持较高的计算性能，主要优化点如下：

1. PTX 代码优化：减少计算冗余

PTX（Parallel Thread Execution）是 NVIDIA CUDA 的中间表示语言，它决定了 GPU 如何执行计算任务。DeepSeek 通过手动优化 PTX 代码，减少冗余计算，提高推理速度。

示例代码：

// PTX 内联汇编优化
asm volatile(
    "mov.u32 %0, %tid.x;\n\t"  // 获取当前线程索引
    "shl.b32 %0, %0, 2;\n\t"   // 通过位移操作优化索引计算
    : "=r"(threadIdx.x)
);

以上代码通过位运算（shl.b32）优化索引计算，相比普通的整数乘法 (mul.wide.u32)，减少了额外计算步骤，提高了执行效率。

2. 低成本高性能：动态计算图优化

DeepSeek 采用动态图计算优化（类似 PyTorch），在运行时调整计算路径，从而减少不必要的计算步骤。例如，在 Transformer 模型推理阶段，DeepSeek 会：

跳过不影响最终结果的非必要计算路径。
采用分块计算，减少内存占用，提高显存利用率。

import torch

# 启用动态图计算
x = torch.randn(1, 512, 768).cuda()
torch.jit.trace(x, example_inputs=(torch.randn(1, 512, 768).cuda(),))

3. 混合精度计算

在 AI 训练过程中，DeepSeek 采用 FP16 + FP32 混合精度计算，减少显存占用并提高运算效率：

FP16：减少浮点数计算所需的内存带宽，提高吞吐量。
FP32：确保计算结果的精度，避免数值溢出问题。

import torch.cuda.amp as amp

model = MyModel().cuda()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

# 训练时使用自动混合精度
scaler = amp.GradScaler()
with amp.autocast():
    loss = model(input_data)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

以上代码示例利用 amp.GradScaler() 进行自动混合精度计算，从而减少计算资源的浪费。