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中国AI芯片追上英伟达,或许不难,CUDA生态才是真的难
2023-12-08 来源:科技专家
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关键词:人工智能芯片英伟达

近日,媒体报道称,美国商务部长雷蒙多警告英伟达,称英伟达不能为中国大陆市场,推出特供版的AI芯片,不能让中国的人工智能发展。


按照媒体的说法,她直接表示只要英伟达推出中国特供版的AI芯片,她第2天就会采取措施。



很多人表示称,雷蒙多这次又在神助攻了,会助力华为等国产AI芯片的崛起。


毕竟英伟达的高端AI芯片买不到,特供芯片又不准再推,那么这些厂商怎么办,难道就不搞AI了,这肯定不可能的。


所以大家只能找国内厂商买,毕竟目前华为等厂商已经推出了众多的AI芯片,且性能不俗,特别是华为的昇腾AI芯片,已经可以对标英伟达的A100了。


其他厂商也不赖,一旦得到市场的支持,那么发展将会非常的迅速,然后很快地追上英伟达。



说真的,网友们可能有点乐观,也许我们在AI芯片上追上英伟达并不那么难,但是一个真正的东西才是真的难,那就是英伟达的CUDA生态。


CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发的与自家GPU强绑定的一个生态,是一种并行计算平台和编程模型。



这玩意就是wintel生态中,intel芯片与windows绑定关系一样,包含了很多层级在里面,包括编译器、调试器、丰富的库函数、各种软件工具,是很庞大的资源。


因为CUDA推出的早,在2006年就推出了,至今已经有17年之久了,目前众多算法工程师已经习惯了CUDA提供的工具库及其编程语言。


大家的算法、模型、应用等,全是基于CUDA编写出来的,甚至很多工程师,一开始学习的就是CUDA的那一套。



如果使用新的AI芯片,不能使用CUDA,那么会导致所有的算法、模型、应用等,以及所有代码,可能全部要重新写一遍,很多人根本就无从下手。


更重要的是,许多大模型发展之初都是基于开源机器学习库PyTorch训练,最早期使用的也是英伟达的GPU,与之相配套,算法工程师便会大量地用到CUDA库代码,如果没有这些开源的东西,很多人根本就没有能力从0重新写一套出来。


这就像原来使用使用windows的用户,开发了诸多基于windows的算法、软件等,突然说不能用windows了,要换成linux,这些算法、软件全部重新编写,你说怎么办?



这种基础性的东西,可不是几天、几年就能改变过来的,需要长年累月,甚至几十的积累才可以的,算法工程师对CUDA的使用习惯已经形成了10多年了。


软硬件协同完善的生态是客户选择CUDA的根本原因,也是大家选择英伟达芯片的原因,也是英伟达的核心竞争力。


所以,如果国产AI芯片要顶替英伟达的AI芯片,硬件方面,也许没那么难,但要重建一个类似于英伟达的CUDA生态,可能更难,你觉得呢?



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