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内容提要
由于华为升腾芯片技术问题，Deepseek R2最终选择使用英伟达GPU进行训练。尽管国内模型逐渐进步，但在算力和训练能力上仍落后于国际大模型。国内芯片在推理方面可用，但大规模训练面临挑战，未来发展需耐心等待。
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关键要点
- Deepseek R2因华为升腾芯片技术问题，最终选择使用英伟达GPU进行训练。
- 国内模型在算力和训练能力上仍落后于国际大模型，尤其在大规模训练方面面临挑战。
- 升腾910C芯片在显存带宽和多芯片间速度上存在不足，影响训练效率。
- Deepseek R2的发布被推迟，原因包括数据标注质量和速度问题。
- 国内算力芯片目前可用于推理，但无法进行大规模模型训练。
- Deepseek的未来发展需要耐心等待，尽管面临技术瓶颈和市场竞争。
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延伸问答
Deepseek R2为何选择使用英伟达GPU进行训练？
Deepseek R2因华为升腾芯片技术问题，无法完成训练，最终被迫改用英伟达GPU。
华为升腾910C芯片存在哪些技术问题？
升腾910C芯片在显存带宽和多芯片间速度上存在不足，影响训练效率。
国内AI模型与国际大模型相比有哪些差距？
国内模型在算力和训练能力上仍落后于国际大模型，尤其在大规模训练方面面临挑战。
Deepseek R2的发布为何被推迟？
Deepseek R2的发布被推迟，原因包括数据标注质量和速度问题。
国内算力芯片在推理和训练方面的能力如何？
国内算力芯片目前可用于推理，但无法进行大规模模型训练。
Deepseek未来的发展前景如何？
Deepseek的未来发展需要耐心等待，尽管面临技术瓶颈和市场竞争。
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