NVIDIA禁止CUDA模拟,中国开发者应关注什么?

2024-03-07 热点资讯 关注公众号
    :NVIDIA限制CUDA在非自家平台运行,中国GPU企业面临重大挑战
英伟达禁止模拟运行 CUDA,中国开发者需要重点关注什么?    
英伟达禁止模拟运行 CUDA,中国开发者需要重点关注什么?    全球主流通用计算平台CUDA正遭遇一场变革风暴。NVIDIA耗费十年心血打造的CUDA,在当前AI芯片和开发者领域中扮演着至关重要的角色,然而近日其宣布的一项决定却引发了业界震动。据外媒Tom's Hardware报道,自2021年起,NVIDIA在其CUDA许可条款中新增了一项禁令,明确禁止通过翻译层在非NVIDIA硬件平台上运行基于CUDA的软件,并且该条款已悄然更新至CUDA 11.6版及后续版本。
英伟达禁止模拟运行 CUDA,中国开发者需要重点关注什么?    这一举措犹如晴天霹雳,让包括AMD、Intel在内的多家国际芯片巨头以及国内如登临科技、摩尔线程等GPU制造商感受到了前所未有的压力。硅谷传奇芯片架构师Jim Keller曾对CUDA评价为“沼泽而非护城河”,而今看来,这一比喻愈发贴切。 NVIDIA此举意图明显,旨在巩固其在AI计算领域的垄断地位,防止竞争对手通过兼容CUDA来蚕食市场份额。
    近日,国内GPU公司摩尔线程紧急声明,其开发的MUSIFY转换工具可使CUDA代码与其GPU兼容,并强调不涉及违反NVIDIA的EULA相关条款。然而,这并未削弱该事件对中国半导体产业的影响。千芯科技董事长陈巍对此表示,此规定将严重限制采用CUDA翻译器的GPGPU企业发展,同时可能波及到那些采用CUDA源代码转换方案的企业,未来NVIDIA甚至可能采取法律手段对相近技术路线的GPGPU企业进行打压。
    对于中国开发者而言,陈巍特别提醒需要关注以下几点:
    1. 确保采购的计算卡不包含违反CUDA许可协议的翻译器组件;
    2. 鉴于CUDA生态逐步强化封闭式经营策略,开发者应积极参与并推动开源社区构建开放的AI编译生态系统,以避免受制于单一平台;
    3. 考虑转向类似Groq LPU等更具创新性和开放性的架构设计,减少对CUDA生态系统的依赖。
    综上所述,NVIDIA的新规不仅给国内外GPU厂商带来了危机感,更促使整个行业反思对特定平台过度依赖的问题,并积极探索更加自主可控、开放兼容的技术路径。这场围绕CUDA引发的风波,无疑将重塑全球AI计算领域的竞争格局。

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