CUDA是英伟达的壁垒，却是其他GPU厂商的泥潭

A科技公司，曾是国产化的急先锋。

它们的目标明确：摆脱对英伟达的依赖，打造完全自主的技术体系。

他们相信，随着国产GPU的崛起，自己能够在国际舞台上拥有一席之地。于是，一场雄心勃勃的计划展开了：全面替换现有的英伟达GPU，转向国产GPU。

一切看起来都很美好。

然而，现实总是比梦想来得残酷。

很多情况，都是刚开始团队士气高涨，新硬件的部署进展顺利。可问题很快就暴露了——性能测试结果与预期严重不符。图像处理速度比预想的慢了不止一倍，人工智能训练模型的效率更是让人心寒。

研发团队试图通过优化代码来挽回局面，但越努力，问题越多。兼容性问题层出不穷，许多原本在英伟达GPU上运行得行云流水的代码，到了国产GPU上却仿佛陷入了泥潭。项目进展严重滞后，开发成本直线上升。

最致命的是，团队发现了一个无法回避的真相：国产GPU无法完美支持英伟达的CUDA架构。

这意味着，所有基于CUDA开发的应用，几乎要推倒重来。

每一个代码行都成了绊脚石。每一次优化尝试都变成了死胡同。项目从延期到停滞，从希望到绝望。

最终，不少A科技公司不得不做出一个艰难的决定——重新采购英伟达的GPU，回归CUDA的怀抱。

某种程度上，CUDA是英伟达的壁垒，却成了整个GPU市场其他厂商的泥潭。

CUDA对英伟达意味着什么？

要理解CUDA的意义，首先要了解它如何让GPU的计算能力得到充分释放。

传统的CPU处理任务时，是以串行为主——一件事接一件事地处理。而GPU的强大之处在于并行处理能力。它能同时处理大量的数据任务，就像一支军队，可以同时执行上千个命令。

但是，光有强大的“士兵”还不够，你还需要一种“语言”来指挥他们，协调他们一起工作。CUDA，就是这一语言。

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是英伟达在2007年推出的并行计算平台和编程模型，它让开发者能够直接在GPU上编写代码，从而大幅提升计算速度。

它的核心在于一种全新的编程模型，这个模型允许开发者利用GPU的并行计算优势，将原本需要大量时间处理的数据计算任务交给GPU来处理，而不是依赖传统的CPU。

举个简单的例子：在AI训练模型中，处理大量图片数据通常会耗费大量时间，但通过CUDA，可以让成千上万的计算单元同时工作，将这一过程从几天缩短到几小时。这就是CUDA的威力。

2007年，CUDA的问世标志着英伟达的战略转型。

在此之前，英伟达主要依赖于图形渲染技术，在游戏和视觉效果领域占据重要位置。但图形渲染市场终归有限，英伟达必须寻找更广阔的领域来扩展其影响力。

CUDA的推出，为英伟达开启了通往高性能计算和人工智能的崭新大门。它让GPU不仅仅是图像处理的利器，更成为了科学计算、深度学习、数据分析等高复杂度任务的主力。

这一转型使英伟达迅速脱离了“只做图形处理器”的局限，进入了更为广泛和高利润的市场。

特别是在人工智能领域，CUDA的并行计算能力成为了训练深度神经网络的核心工具。无论是图像识别、自然语言处理，还是自动驾驶技术，CUDA都成为了推动这些技术发展的引擎。

可以说，没有CUDA，英伟达不可能在高性能计算和AI领域取得今天的地位，它是英伟达从一家图形渲染公司成长为全球计算巨头的关键跳板。

CUDA不仅是一个工具，它是英伟达整个业务体系的神经中枢。

英伟达的GPU硬件设计高度依赖CUDA，这意味着英伟达的硬件和软件形成了一个强大的“闭环生态系统”。在这个生态系统中，CUDA发挥了粘合剂的作用，将硬件、软件和开发者社区紧密结合在一起。

这种协同效应的强大之处在于：一旦开发者在CUDA上投入，他们几乎无法轻易转向其他平台。英伟达通过不断优化CUDA与其硬件的配合，让GPU性能最大化，同时也加深了开发者的依赖。

此外，英伟达的AI软件栈（如TensorRT）、数据中心解决方案（如DGX服务器）等业务也都围绕CUDA展开。这使得英伟达不仅仅是提供硬件，而是通过硬件、软件和服务的全面整合，形成了对整个市场的垄断。

最终，CUDA不仅是英伟达的技术利器，更是其商业帝国的基石。它让英伟达在AI和高性能计算领域处于不可撼动的霸主地位，形成了一个难以打破的市场壁垒。

正是通过CUDA，英伟达成功地将自己从一个图形芯片制造商，转型为全球计算领域的主导者，构建了一个自成体系、深具垄断性的市场生态。

是创新的驱动力，还是市场的“毒药”？CUDA如何锁死全球GPU市场？

英伟达的CUDA，是一个在技术领域备受推崇的“创新驱动力”，也是许多科技公司眼中的“甜蜜毒药”。

CUDA不仅仅是一种编程语言或框架，它更是一个完整的生态系统，一个设计精妙的“黄金笼子”。

英伟达通过一整套开发工具、库和优化手段，让开发者几乎无缝地在GPU上实现高效的并行计算。例如，CUDA提供了丰富的库，如cuBLAS（基础线性代数子程序库）和cuDNN（深度神经网络加速库），这些库大幅简化了开发流程，使得开发者可以轻松调用底层硬件的强大性能。

不仅如此，英伟达还投入巨资建立了广泛的社区支持和培训体系。从官方文档、在线课程到开发者论坛，英伟达为全球的开发者提供了全方位的支持。这种无缝衔接的学习和开发环境，使得CUDA成为了许多开发者的“默认选择”。

对于很多开发者来说，一旦进入CUDA生态，他们不仅能够快速上手，还可以利用大量现成的资源和案例，极大地缩短了开发周期。这种便利性和高效性让CUDA逐渐成为了开发者无法离开的“标准”。

然而，正是这种广泛的应用和深入的生态建设，赋予了CUDA一种“毒丸”属性。

CUDA的锁定效应极其强大。一旦开发者投入到CUDA生态中，他们就很难再脱离。因为要转向其他GPU框架，不仅意味着要重写代码、重新学习新工具，还可能需要重新优化整个计算流程。这种巨大的转换成本使得许多企业和开发者宁愿继续依赖英伟达的产品，而不是冒险去探索其他选择。

要理解CUDA在GPU市场中的地位，可以将其类比为操作系统领域的Windows。

就像Windows主导了PC市场，CUDA也在GPU领域中占据了类似的垄断地位。Windows通过其庞大的应用软件生态系统，将用户牢牢锁定在其平台上，使得开发者和用户很难转向其他操作系统。同样，CUDA通过其深厚的生态系统和强大的锁定效应，让开发者和企业难以摆脱英伟达的控制。

这种双重锁定——技术锁定和市场锁定——使得CUDA不仅是一个技术标准，更成为了英伟达控制整个GPU市场的利器。

然而，这样的垄断并非无害。就像Windows的统治阻碍了其他操作系统的成长，CUDA的主导地位也限制了GPU市场的多样性和创新。其他厂商的框架和生态系统难以得到应有的发展空间，整个市场被英伟达的技术霸权所掌控。

正因为如此，CUDA既是英伟达成功的象征，也是全球GPU市场难以摆脱的“技术枷锁”。

CUDA的“武器化”态势，不得不防

据数据猿观察，英伟达的CUDA有一种“武器化”的趋势。尤其是当AMD、华为等在GPU硬件性能方面逐渐追上来之后，英伟达通过CUDA来“狙击”对手的意向越来越强了。

例如，英伟达通过CUDA的最终用户许可协议（EULA），悄然实施了一系列“武器化”策略。

虽然，英伟达并没有明确规定CUDA只能在其硬件上运行。实际上，CUDA的部分组件，如编译器和开发工具，可以在不使用英伟达GPU的情况下运行。然而，CUDA的核心功能——GPU加速计算——确实是专为英伟达的GPU设计和优化的。

具体来说，CUDA的计算核心是紧密依赖于英伟达GPU架构（如CUDAcores）进行加速的，因此在实际应用中，CUDA的高效运转需要配合英伟达的GPU硬件。其他厂商的GPU，除非通过某些不太常见的兼容层，否则无法直接利用CUDA来实现硬件加速。

不仅如此，英伟达还通过技术手段进一步巩固封锁。每次CUDA的API更新，都夹带着“不完全兼容”的小心机。开发者在升级代码时，不得不面对新的挑战，这些挑战往往只有在英伟达的GPU上才能完美解决。其他GPU厂商的开发者，即便拥有与CUDA兼容的硬件，也难以达到英伟达设定的高效标准。

此外，英伟达通过强化对开发者社区的控制，进一步将开发者圈进自己的“围城”。英伟达推出的开发者工具链和资源，如英伟达GPUCloud（NGC）和英伟达DeveloperProgram，不仅是简单的工具，更是一种“锁链”，将开发者的心智和行动深深绑在英伟达的平台上。这种控制使得开发者对CUDA的依赖愈发根深蒂固，哪怕想要尝试其他GPU框架，也会因为缺乏相应的支持和资源而望而却步。

而且，面对日益激烈的市场竞争，英伟达的“武器化”策略可能会进一步升级，形成更严密的市场封锁。

一种可能是进一步加强许可控制。未来的EULA可能会引入更为严苛的条款，限制CUDA只能在特定的英伟达硬件系列上运行，或者提高第三方工具或框架与CUDA整合的难度。这种策略将让竞争者更难以从中脱身，使英伟达的市场控制更加牢固。

另一种可能是硬件层面的锁定与限制。英伟达或许会在未来的硬件设计中加入特定的加密模块或安全芯片，使得CUDA只能在这些特定硬件环境中运行。类似于游戏机中的区域锁定，这种策略可以确保即便竞争者在软件层面取得突破，也无法绕过硬件层面的限制，继续保持对市场的控制。

或者，英伟达可能会引入定制化的优化与私有API，只对特定的英伟达客户或产品线开放。这种私有化策略，将让其他厂商即便使用CUDA，也难以达到与英伟达相同的性能水平，进一步巩固英伟达的市场霸权。

这些可能的动作，既是对竞争对手的精准打击，也是在全球GPU市场上继续推行英伟达垄断战略的必然步骤。

英伟达CUDA的“武器化”策略，已经不仅仅是技术上的选择，而是一个精密设计的市场控制体系。面对这种强大的垄断力量，全球GPU市场和技术领域，将如何应对？这不仅是英伟达的竞争者们要思考的问题，也是整个科技行业必须正视的挑战。

这种“武器化”的扩展，最终会将市场推向何方？是继续垄断，还是迎来破局？在这场没有硝烟的战斗中，英伟达已经将自己的“核武器”摆上了台面，而其他厂商能否找到反击之道，还是未知数。

谁能打破CUDA的垄断？AMD、Intel还是华为？

在英伟达的CUDA统治下，全球GPU市场几乎没有太多喘息的空间。无论是AMD、Intel，还是华为，他们都在尝试撼动这个巨人的地位，但这条路注定充满荆棘。

AMD、Intel和华为都投入了大量资源，试图打造自己的并行计算框架，希望通过技术创新与差异化策略来争取市场份额。

AMD推出了ROCm（RadeonOpenCompute），一个开源的计算平台，意图为开发者提供一个开放且高效的替代方案。ROCm支持多种编程语言和框架，力求在高性能计算和机器学习领域与CUDA抗衡。

Intel则推出了oneAPI，一个意图统一不同硬件架构的编程框架。oneAPI旨在打破计算领域的“孤岛”现象，允许开发者通过一个框架在CPU、GPU、FPGA等不同硬件上编写和优化代码。

华为的CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）是专门为其昇腾（Ascend）系列AI芯片设计的框架，主要面向AI计算任务。CANN提供了丰富的算子库和开发工具链，试图通过深度优化AI模型的训练和推理性能，在AI计算市场中占据一席之地。

尽管这些框架在各自领域都有所突破，但无一例外地，它们都面临着巨大的生存压力。CUDA不仅是一个技术平台，更是一种行业惯性，开发者和企业的深度依赖让竞争对手很难从中撬动足够的市场份额。

当我们深入比较AMD的ROCm、Intel的oneAPI和华为的CANN与CUDA时，可以发现，它们在技术和市场表现上都有明显的差距。

ROCm作为一个开源平台，具有灵活性和透明性的优势，但在性能优化和软件生态的丰富度方面，仍与CUDA存在差距。尤其是在高端科学计算和AI模型训练中，ROCm缺乏与CUDA等同的成熟库和工具支持，这让它在吸引顶尖开发者和研究机构时处于劣势。

oneAPI则面临另一个挑战：它的目标过于宏大。虽然oneAPI的多架构兼容性让它在理论上具备了跨平台的优势，但实际落地时，面对不同硬件架构的复杂性，开发者常常需要付出更多的精力去调试和优化。相比之下，CUDA的单一平台策略反而让其在性能优化和开发效率上占据了绝对优势。

CANN是华为针对其自家硬件量身打造的框架，具有很强的硬件软件协同优化能力，特别在AI计算领域表现出色。但由于其平台封闭性和生态尚未成熟，CANN在与CUDA竞争时，更多依赖于华为的硬件销售，而难以在全球范围内形成广泛的开发者社区。

面对CUDA，这些竞争框架都采取了不同的策略：ROCm和oneAPI在尝试通过开源和多架构兼容性吸引开发者，但最终仍不得不考虑与CUDA的兼容性问题，至少在短期内，许多开发者在使用它们时，依然要保持对CUDA的兼容。而CANN则更聚焦于自主创新，其试图完全绕开CUDA，走出一条独立的技术路径。

这种“独立性”对华为而言是不得已而为之，也是其挑战CUDA的最大赌注。

然而，要撼动CUDA可不是一件容易的事情。

CUDA的优势不仅仅在于技术本身，它的生态系统和市场地位才是最难以动摇的根基。

生态成熟度是一个关键因素。英伟达经过多年的发展，已经构建了一个极其丰富和成熟的生态系统，从硬件到软件，从开发工具到支持库，几乎无缝覆盖了开发者的所有需求。这种生态系统的成熟度，使得其他框架难以在短时间内赶上。ROCm、oneAPI、CANN虽然各有特色，但要达到CUDA的成熟度和广泛应用，还需要时间和资源的积累。

开发者的接受度也决定了市场的走向。CUDA通过长时间的市场教育，已经深深扎根于开发者的认知中。对于许多开发者来说，CUDA不仅是一个工具，更是一个行业标准。在这个标准之下，任何新的框架都面临着巨大的心理障碍和转换成本，这让开发者倾向于继续使用CUDA，哪怕其他框架在某些方面有所突破。

市场推广的力量不可小觑。英伟达凭借其市场主导地位和强大的营销能力，将CUDA推向了高性能计算、AI、科学研究等多个领域的前沿。相比之下，ROCm、oneAPI和CANN的市场推广资源和影响力明显不足，难以撼动CUDA在这些关键领域的统治地位。

打破“技术枷锁”的突破口在哪里？

打破CUDA的垄断，不可能一蹴而就。要想成功，其他厂商必须采取灵活的策略，兼容与创新并行，逐步实现自主创新。

一个值得借鉴的策略是华为鸿蒙的发展路径。在初期，鸿蒙与安卓保持兼容，吸引了大量开发者的关注和参与。在积累了足够的用户和生态资源后，鸿蒙逐步降低对安卓的依赖，开始推进原生生态的建设，最终实现了相对独立的发展。

类似地，AMD、Intel、华为等，可以在早期阶段与CUDA保持兼容，降低开发者的转换成本，吸引他们进入自有生态系统。在积累了足够的用户基础和资源后，再逐步降低对CUDA的依赖，强化自有框架的独立性和竞争力。

与此同时，生态系统的建设是超越CUDA的关键。没有强大的生态系统，再优秀的技术也难以生存。其他厂商需要大力投资开发者支持、社区建设和教育培训，通过提供丰富的开发工具和资源，逐步建立一个自成体系的生态。

开源与技术联盟也是重要的推动力。通过开源，其他厂商可以迅速扩大用户基础，并吸引全球开发者的参与。与此相结合，形成技术联盟，共同推进开源框架的标准化和应用普及，可以有效削弱CUDA的市场控制力。在国内市场，华为、景嘉微、芯原微电子、芯瞳半导体、壁仞科技、摩尔线程、燧原科技等头部国产GPU厂商，完全可以基于更加开放的心态，抱团取暖，以开源框架的方式，来打造CUDA的国产“备胎”。

更重要的是，历史告诉我们，即便是看似牢不可破的霸权，也会在新的技术浪潮中被颠覆。那么，CUDA是否也会步Windows的后尘，在某些新兴领域中逐渐失去主导地位呢？

在PC操作系统领域，Windows的地位曾经是无人能及的。凭借其强大的生态系统、广泛的用户基础和全面的硬件支持，Windows成为了几乎所有PC的默认选择。正如Windows统治了PC市场，CUDA也在GPU计算领域确立了类似的霸权。

但是，正如移动互联网的崛起打破了Windows在操作系统领域的垄断，CUDA的地位是否也可能在某些新兴技术领域遭遇挑战？如果是，那么这些挑战可能来自何处？

移动设备和智能手机的兴起，带来了iOS和安卓，逐渐削弱了Windows在操作系统领域的统治。类似的，GPU计算领域也正在经历新兴技术的冲击。

AI加速器，如谷歌的TPU（TensorProcessingUnit），正在成为深度学习和AI计算的新宠。中国的中昊芯英公司，也在用TPU开辟一条新的AI计算路线。这些定制硬件专为AI任务优化，提供了比传统GPU更高效的解决方案。如果TPU这类AI加速器在未来几年内继续快速发展，那么可能需要一种全新的开发框架来适应新的硬件，并且形成独立的生态系统。这种新的生态，就有可能在AI领域挑战CUDA的地位。

此外，边缘计算和物联网的发展也在推动定制硬件和轻量级计算框架的崛起。这些新兴领域的计算需求不同于传统的GPU计算，可能会催生出新的计算范式和软件框架，从而削弱CUDA在市场中的地位。

诚然，跳出CUDA这个“泥潭”，是一项艰巨而漫长的任务，但并非不可能。通过兼容与创新并行、强化生态建设、抓住新兴市场机会，全球厂商有机会逐步削弱CUDA的市场霸权，推动技术创新与多样性发展。这将是一场长期的科技竞赛，但也是未来技术竞争中不可避免的方向。全球厂商必须准备好，在这场挑战中奋力拼搏，迎接新的技术和市场格局。

文：一蓑烟雨 / 数据猿

责编：凝视深空 / 数据猿