英偉達(dá)扎緊生態(tài)藩籬，國(guó)...
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發(fā)布 : 04-14
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近期，英偉達(dá)宣布禁止在其他GPU上通過(guò)轉(zhuǎn)譯層運(yùn)行CUDA軟件的消息引起業(yè)內(nèi)廣泛討論。GPU的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于架構(gòu)等因素決定的性能先進(jìn)性和計(jì)算生態(tài)壁壘。眾所周知，英偉達(dá)憑借先發(fā)優(yōu)勢(shì)，以及大幅降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻的CUDA架構(gòu)，穩(wěn)穩(wěn)圈住了大批用戶，不僅使GPU在通用計(jì)算中逐漸成為主角，也成就了自身的護(hù)城河?！霸诠ぞ哝湆用婕嫒軨UDA的GPU廠商會(huì)受到影響，但影響本身在技術(shù)層面還是比較復(fù)雜的。英偉達(dá)其實(shí)發(fā)出了一個(gè)非常強(qiáng)烈的信號(hào)，就是他正在扎緊自己生態(tài)的籬笆?！蹦矴PU業(yè)內(nèi)人士對(duì)第一財(cái)經(jīng)表示?！蔼?dú)立自主和開(kāi)放兼容并不矛盾”中信證券表示，由于CUDA的閉源特性，以及快速的更新，后來(lái)者很難通過(guò)指令翻譯等方式完美兼容，即使部分兼容也會(huì)有較大的性能損失，導(dǎo)致在性價(jià)比上持續(xù)落后英偉達(dá)。同時(shí)，CUDA是英偉達(dá)的專屬軟件棧，包含了許多英偉達(dá)GPU硬件的專有特性，這部分在其他廠商的芯片上并不能得到體現(xiàn)。這正是國(guó)內(nèi)廠商面臨的困境。當(dāng)前國(guó)內(nèi)GPU廠商紛紛大力投入研發(fā)迭代架構(gòu)，謀求構(gòu)建自主軟硬件生態(tài)。華安嘉業(yè)投資管理有限公司相關(guān)負(fù)責(zé)人此前也對(duì)第一財(cái)經(jīng)表示，國(guó)產(chǎn)GPU在起步階段兼容現(xiàn)有生態(tài)更容易發(fā)展，但長(zhǎng)期還是要擺脫兼容思路，發(fā)展自有核心技術(shù)?！拔覀兘?jīng)常講兼容，但兼容不代表要和英偉達(dá)做得完全一樣，而是說(shuō)你做的東西可以去承載所有技術(shù)的生態(tài)，可以把英偉達(dá)的生態(tài)吸收過(guò)來(lái)、直接利用。但要做功能全面對(duì)標(biāo)英偉達(dá)的GPU芯片難度很大，目前大多數(shù)廠商采取的策略是僅實(shí)現(xiàn)英偉達(dá)GPU人工智能加速的部分功能。”摩爾線程CTO張鈺勃告訴第一財(cái)經(jīng)，“但摩爾線程能夠?qū)崿F(xiàn)英偉達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)里的四大主要功能，包括通用計(jì)算、人工智能加速、圖形渲染和視頻編解碼。”摩爾線程成立于2020年，是一家以全功能GPU芯片設(shè)計(jì)為主的集成電路企業(yè)。據(jù)悉，摩爾線程推出了全面對(duì)標(biāo)CUDA的MUSA架構(gòu)，用戶能夠?qū)UDA寫(xiě)的應(yīng)用程序通過(guò)摩爾線程的編譯器重新編譯成MUSA的應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)接近零成本遷移，同時(shí)也能夠通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)新的應(yīng)用?！八哉f(shuō)MUSA本身是一套獨(dú)立自主的生態(tài)，同時(shí)也是個(gè)開(kāi)放的、可以吸收現(xiàn)有生態(tài)的全新生態(tài)?！睆堚暡Q?！蔼?dú)立自主和開(kāi)放兼容并不矛盾。我們一方面可以獨(dú)立自主發(fā)展實(shí)現(xiàn)可控，一方面也可以開(kāi)放兼容現(xiàn)有CUDA優(yōu)勢(shì)?！睆堚暡嬖V第一財(cái)經(jīng)，“只有硬件功能完全對(duì)標(biāo)，才能夠有效地把CUDA生態(tài)的應(yīng)用吸收過(guò)來(lái)。如果沒(méi)有辦法吸收現(xiàn)有生態(tài)，另建一個(gè)新生態(tài)，真要建成也是十幾二十年的事。”“尋找志同道合的客戶”事實(shí)上，客戶遷移成本是推動(dòng)國(guó)內(nèi)GPU廠商加速生態(tài)建設(shè)的重要因素之一。目前，國(guó)內(nèi)也存在一些堅(jiān)持“難而正確”理念的廠商，選擇了自建生態(tài)、不兼容的道路，燧原科技就是其一。燧原科技專注于人工智能領(lǐng)域云端和邊緣算力產(chǎn)品，致力于為通用人工智能打造算力底座，提供原始創(chuàng)新、具備自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的AI加速卡、系統(tǒng)集群和軟硬件解決方案。對(duì)于燧原這類算力廠商來(lái)說(shuō)，客戶遷移成本始終存在，因此需要尋找志同道合的客戶?！办菰Ｍc產(chǎn)業(yè)合作伙伴一起構(gòu)建一個(gè)開(kāi)放開(kāi)源的生態(tài)系統(tǒng)，我們的客戶也愿意跟那些有長(zhǎng)期主義的合作伙伴一起去打磨產(chǎn)品?！膘菰萍际紫鷳B(tài)官李星宇告訴第一財(cái)經(jīng)。隨著技術(shù)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)廠商的自建生態(tài)之路有望越走越寬。“技術(shù)生態(tài)的范式轉(zhuǎn)移，給像燧原這樣的初創(chuàng)公司自建生態(tài)帶來(lái)一個(gè)新的契機(jī)?！崩钚怯钫J(rèn)為，隨著大模型時(shí)代的到來(lái)，模型的架構(gòu)底座趨向于一致，即Transformer，這收斂了對(duì)于硬件的需求，讓硬件設(shè)計(jì)的方向更加聚焦和明確，減輕了碎片化程度；與此同時(shí)，越來(lái)越流行的開(kāi)源框架和編程語(yǔ)言，讓芯片公司有更好的基礎(chǔ)去適配不同模型，讓開(kāi)發(fā)者更容易在開(kāi)發(fā)工具層面去適配不同的硬件?！翱蛻舻倪w移成本取決于很多因素，但整體的趨勢(shì)是越來(lái)越便捷。”李星宇表示，“比如說(shuō)我們兼容PyTorch的主流算子，采用這些主流算子的模型理論上可以直接遷移而不需要改源代碼。同時(shí)未來(lái)我們也會(huì)支持更多主流的開(kāi)源編程語(yǔ)言，讓客戶開(kāi)發(fā)新的模型時(shí)，也會(huì)變得更加容易。”目前，國(guó)內(nèi)有多家人工智能芯片廠商選擇自建生態(tài)，但并未形成統(tǒng)一生態(tài)，各家正處于跑馬圈地、各自發(fā)展的時(shí)期。誠(chéng)然，在技術(shù)發(fā)展的早期和技術(shù)快速迭代的時(shí)期，很難制定一套統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。正如海外GPU發(fā)展的早期，行業(yè)存在四十多家企業(yè)，但大浪淘沙后，僅留存幾家企業(yè)做大做強(qiáng)。在快速變化的技術(shù)趨勢(shì)面前，每個(gè)人都有自己不同的理解，讓市場(chǎng)去選擇，讓客戶去選擇，可能是一個(gè)更好的方式。“技術(shù)的提升最終是靠市場(chǎng)和客戶的需求牽引，中國(guó)真正的優(yōu)勢(shì)在于擁有全球最大的市場(chǎng)，以及眾多開(kāi)發(fā)者愿意去擁抱新技術(shù)?！崩钚怯畋硎尽Ｓミ_(dá)此次禁止在其他GPU上通過(guò)轉(zhuǎn)譯層運(yùn)行CUDA軟件，或許將給部分僅依靠兼容路徑的廠商敲響警鐘。在上述GPU業(yè)內(nèi)人士看來(lái)，英偉達(dá)此次“象征性限制措施”還是比較克制的，并沒(méi)有對(duì)應(yīng)用程序接口采取限制，“可是對(duì)于一個(gè)創(chuàng)業(yè)者來(lái)講，他要思考的不是簡(jiǎn)單的現(xiàn)狀，而更應(yīng)該是趨勢(shì)。這意味著不能止于第一步的限制是什么，還得去思考第二、第三步的限制是什么?！?