据报道，尽管美国对中国实施半导体出口制裁，阻止NVIDIA在中国大陆销售其先进的AI芯片，但它的产品仍然是中国大陆需求最广泛的AI芯片，而这主要是得益于英伟达GPGPU架构及强大的CUDA生态。
虽然华为也推出了CANN（Compute Architecture for Neural Networks）异构计算架构，但它的生态系统和开发者支持，相比NVIDIA的CUDA生态还是要差很多。
The Information发布的一份报告指出，华为想要提升其AI芯片在中国大陆市场的份额，正面临的一个主要瓶颈，即华为AI芯片采用的是CANN软件平台来实现算力调度与执行。但是，CANN并未得到行业的广泛的支持，远不及英伟达的CUDA。
对于程序开发人员来说，CUDA是一种更加友好的高级语言，开发者只需要专注于程序和算法最相关的运行逻辑，而不太需要考虑具体的程序是如何在GPU等硬件上具体如何执行计算的，从而能够降低开发难度。
GPU本身是设计来支持图形计算的，但其强大的并行计算能力使得它能够处理各种计算任务。随后，NVIDIA就针对AI应用推出了有很强的编程灵活性和适应性的GPGPU，结合自己的CUDA软件编程框架，可以处理不同类型的负载，比如图形渲染、科学计算、深度学习等。
此外，华为的昇腾AI芯片是为AI计算优化的ASIC（专用集成电路），它主要针对深度学习推理和训练进行特化。这种定制化使得它在特定任务上有更高的性能和能效，但对于图形渲染、并行计算、科学计算等通用计算任务上的效率和灵活性就不如GPGPU。
据悉，华为正在寻求改变其人工智能芯片设计策略，从ASIC（专用集成电路）转向GPGPU（通用图形处理器）芯片，新的AI芯片在转向GPGPU后将配备新的软件，允许用户通过中间件以兼容的CUDA编程语言，该软件也可以将CUDA的指令转换为适用于华为AI芯片的语言。
报道指出，此举将使华为的AI芯片能够被更广泛地使用，增加其在中国AI芯片市场的份额。
版权及免责声明：本文内容由入驻卓财商会员投稿发布或转载，该文观点仅代表作者本人，与本网站立场无关，不对您构成任何投资建议。用户应基于自己的独立判断，自行决策投资行为并承担全部风险。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请发送邮件至zhuocaishang@126.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
