中國(guó)AI芯片追上英偉達(dá),或許不難,CUDA生態(tài)才是真的難
近日,媒體報(bào)道稱(chēng),美國(guó)商務(wù)部長(zhǎng)雷蒙多警告英偉達(dá),稱(chēng)英偉達(dá)不能為中國(guó)大陸市場(chǎng),推出特供版的AI芯片,不能讓中國(guó)的人工智能發(fā)展。
按照媒體的說(shuō)法,她直接表示只要英偉達(dá)推出中國(guó)特供版的AI芯片,她第2天就會(huì)采取措施。

很多人表示稱(chēng),雷蒙多這次又在神助攻了,會(huì)助力華為等國(guó)產(chǎn)AI芯片的崛起。
畢竟英偉達(dá)的高端AI芯片買(mǎi)不到,特供芯片又不準(zhǔn)再推,那么這些廠商怎么辦,難道就不搞AI了,這肯定不可能的。
所以大家只能找國(guó)內(nèi)廠商買(mǎi),畢竟目前華為等廠商已經(jīng)推出了眾多的AI芯片,且性能不俗,特別是華為的昇騰AI芯片,已經(jīng)可以對(duì)標(biāo)英偉達(dá)的A100了。
其他廠商也不賴,一旦得到市場(chǎng)的支持,那么發(fā)展將會(huì)非常的迅速,然后很快地追上英偉達(dá)。

說(shuō)真的,網(wǎng)友們可能有點(diǎn)樂(lè)觀,也許我們?cè)贏I芯片上追上英偉達(dá)并不那么難,但是一個(gè)真正的東西才是真的難,那就是英偉達(dá)的CUDA生態(tài)。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA開(kāi)發(fā)的與自家GPU強(qiáng)綁定的一個(gè)生態(tài),是一種并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型。

這玩意就是wintel生態(tài)中,intel芯片與windows綁定關(guān)系一樣,包含了很多層級(jí)在里面,包括編譯器、調(diào)試器、豐富的庫(kù)函數(shù)、各種軟件工具,是很龐大的資源。
因?yàn)镃UDA推出的早,在2006年就推出了,至今已經(jīng)有17年之久了,目前眾多算法工程師已經(jīng)習(xí)慣了CUDA提供的工具庫(kù)及其編程語(yǔ)言。
大家的算法、模型、應(yīng)用等,全是基于CUDA編寫(xiě)出來(lái)的,甚至很多工程師,一開(kāi)始學(xué)習(xí)的就是CUDA的那一套。

如果使用新的AI芯片,不能使用CUDA,那么會(huì)導(dǎo)致所有的算法、模型、應(yīng)用等,以及所有代碼,可能全部要重新寫(xiě)一遍,很多人根本就無(wú)從下手。
更重要的是,許多大模型發(fā)展之初都是基于開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)PyTorch訓(xùn)練,最早期使用的也是英偉達(dá)的GPU,與之相配套,算法工程師便會(huì)大量地用到CUDA庫(kù)代碼,如果沒(méi)有這些開(kāi)源的東西,很多人根本就沒(méi)有能力從0重新寫(xiě)一套出來(lái)。
這就像原來(lái)使用使用windows的用戶,開(kāi)發(fā)了諸多基于windows的算法、軟件等,突然說(shuō)不能用windows了,要換成linux,這些算法、軟件全部重新編寫(xiě),你說(shuō)怎么辦?

這種基礎(chǔ)性的東西,可不是幾天、幾年就能改變過(guò)來(lái)的,需要長(zhǎng)年累月,甚至幾十的積累才可以的,算法工程師對(duì)CUDA的使用習(xí)慣已經(jīng)形成了10多年了。
軟硬件協(xié)同完善的生態(tài)是客戶選擇CUDA的根本原因,也是大家選擇英偉達(dá)芯片的原因,也是英偉達(dá)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
所以,如果國(guó)產(chǎn)AI芯片要頂替英偉達(dá)的AI芯片,硬件方面,也許沒(méi)那么難,但要重建一個(gè)類(lèi)似于英偉達(dá)的CUDA生態(tài),可能更難,你覺(jué)得呢?
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