不再授权GPU架构!英伟达宣布“禁令”,中企:不需要了

一个有灵魂的作者 2024-03-13 10:59:34

GPU可以分为三类,渲染、FP和AI。所谓的渲染,就是玩家口中的显卡,主要负责游戏、桌面、图形化应用;FP是超算的加速卡,可以做科学计算;AI则是深度学习卡,专门处理人工智能应用中的大量计算任务。

随着人工智能产业快速崛起,英伟达市值直线上扬,从2001年的62.4亿美元飙升到了如今的2.3万亿美元,甚至有取代苹果之嫌。因为英伟达是AI芯片行业的领军企业,不仅拥有极高的声誉,还有垄断级的市场份额,国内许多互联网大厂更是对英伟达芯片形成了依赖,不仅得益于英伟达领先的GPU性能,更是因为英伟达的CUDA技术。

CUDA也叫统一计算架构,这是英伟达的并行计算平台,不仅可以调用GPU进行计算,还能调用GPU硬件加速,让GPU的性能得到极大幅度的提升,使用CUDA内置函数可能比手动实现的版本效率高出许多。

正是因为GPU硬件与CUDA架构的捆绑,使得英伟达吸引了大量开发者和厂商加入,巩固了其在GPU市场的领先地位。如果有新的GPU玩家入局,首先要做的就是如何兼容CUDA,否则会给开发者带来非常高的学习成本。

不过, CUDA本身是闭源,一些CPU厂商没有英伟达的授权也可以使用,通过转移层直接使用英伟达的CUDA源代码,等同于破解,但此举会带来侵权的风险。然而,近期英伟达却突然宣布了一条 “禁令”,表示生态系统合作的企业不准借助于转译层利用CUDA代码。

为什么英伟达做出这种决定?

首先,CUDA与GPU捆绑的模式就意味着用户有两个选择:要么使用英伟达产品;要么第三方不得使用CUDA计算平台,而英伟达高端GPU芯片又被限制出口,所以英伟达此举就意味着国内GPU厂商不能使用CUDA计算平台,更不能转译破解去使用CUDA代码。

在英伟达垄断全球GPU市场时,英伟达一直像微软那样,对转译、破解的做法睁一只眼闭一只眼。但当禁令渗透到AI芯片领域,越来越多的公司涌入这一赛道,个别厂商已经威胁到了英伟达在AI加速计算领域的霸权地位,甚至有取而代之之嫌,英伟达此举也被许多人解读为遏制国内GPU(AI)芯片厂商的发展。

其次,除了中国企业之外,AMD和英特尔还在联手第三方开发者推进开源项目ZLUDA,该项目旨在使AMD和英特尔的GPU能够运行英伟达的CUDA应用。这两家公司凭借强大的研发能力、广泛的品牌影响力,以及制造工艺和晶体管密度上的优势,给英伟达带来了巨大的市场压力,未来很可能会对英伟达的市场地位和市值造成了严重冲击,此举也是防患于未然。

中企霸气回应

相对而言,国内网友更担心,没有英伟达CUDA平台,国内厂商应该如何应对?

其实华为、中兴5G、国产芯片接连被限制早已为国内企业一次又一次地敲响了警钟,面对英伟达此次“禁令”,国内GPU大厂摩尔线程也霸气回应,其负责人表示,摩尔线程有独立自主的全功能GPU系统架构MUSA,不会受到英伟达CUDA兼容条款的任何影响。

用人话来说,不需要了,随便禁!国内用户依旧可以使用MUSA代码,借助MUSA进行开发。

此外,能比肩英伟达高端芯片A100的华为昇腾910B,也有自主研发的达芬奇架构,无须担心。

总体来说,英伟达高端GPU芯片无法进入大陆市场,如今又对CUDA架构实施新规,无疑体现出了明显的内生悖论,本来是要为中国的人工智能发展制造障碍,实际却起到了正好相反的效果。反而会倒逼中国人工智能产业成为更具核心技术与产业支撑的形态,最终侵蚀他们自己的发展根基,颇具讽刺意义。

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评论列表
  • 2024-03-13 19:27

    禁的越早,国内才能越早研发,这样以后才能不受控制

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