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一则有关英伟达试图在其CUDA软件中封杀第三方GPU公司的消息,正引起国内外人工智能及芯片行业的关注。 CUDA是英伟达于2006年推出的一套软件平台,专门用于加速GPU计算。简单来说,它是一种程序语言和编程模型,可以让开发者利用GPU算力进行编程和微调,降低用GPU处理数据的复杂程度。 由于英伟达多年下来不断的研发调整和优化,构建出整个“GPU加速生态”,成为许多GPU加速应用程序的标准。许多研究人员和开发者也早已习惯使用CUDA,用于AI开发、科学计算等。 因此,英伟达的竞争对手们为了尽量不改变用户习惯,都会选择用各种手段在自己的GPU芯片上兼容CUDA。 不过,近日有用户发现,英伟达在其CUDA软件11.6及更高版本的EULA(最终用户许可协议)中提及:“你不能逆向工程、反编译或反汇编使用此SDK生成的任何结果,并在非英伟达平台上进行转译。” 由于CUDA在目前人工智能开发过程中的重要地位,这一表述引起市场广泛关注。有部分行业人士据此解读认为,英伟达正收紧政策,不允许第三方GPU公司的硬件兼容CUDA软件。 对此,英伟达方面并未回应界面新闻记者的相关问询。 有熟悉国内GPU市场的投资人向界面新闻记者解释,原本英伟达的开发工具就不被允许用在非英伟达产品上,只是之前AMD放弃资助ZLUDA项目,并将这个项目变成开源以后,再侧面强调一次而已。他进一步称,此次英伟达在CUDA软件中更新的条款,实质上没有更新任何东西。 所谓ZLUDA,是一部分海外开发者尝试在英特尔、AMD硬件上运行CUDA应用的软件项目。该项目尝试打破英伟达的CUDA生态壁垒,允许CUDA应用无需修改源代码即可在第三方硬件上运行,并一度得到英特尔、AMD的支持。 但随着英特尔、AMD转向支持自有软件平台,ZLUDA项目运转举步维艰,该项目于今年初开源。 此前,英特尔和AMD分别推出了OneAPI和ROCm,提供类似CUDA功能。两大芯片厂商都希望通过搭建生态系统以及提供更便捷的迁移工具,试图将英伟达的客户吸引过来。 在国内,目前一部分国产GPU厂商采取兼容CUDA的策略,以确保用惯了英伟达产品的客户在迁移时没有障碍。另外也有厂商着手培育自己的软件生态,其中包括摩尔线程、壁仞科技、登临科技等。如摩尔线程推出基于旗下GPU产品的“MUSA”软件架构。 针对市场传言,国内GPU公司亦正式做出回应。 3月5日晚,GPU芯片公司摩尔线程发布声明称:摩尔线程MUSA/MUSIFY不涉及英伟达EULA相关条款,开发者可放心使用。摩尔线程进一步强调称,由其推出的MUSA架构,与CUDA无任何依赖关系。 一直以来,对于如何将CUDA应用迁移到第三方硬件平台,是英伟达对手们的一个难点。 一位国内AI芯片企业中层曾向界面记者表示,用户一旦习惯了CUDA,便很难有动力再迁移出去。因为迁移几乎意味着代码完全重写,工作繁重耗时且不产生经济效益。 |