英偉達下“封殺令”：禁止模擬CUDA！國産GPU企業回應！

兼容 CUDA，這條路走不通？

根據外媒3月6日的消息，英偉達禁止了其它圖形處理器中的轉換層來執行 CUDA程序。

從2021年開始，英偉達發布了一份在線授權協議，其中就包括了一條禁止在其它硬件平台上運行 CUDA系統的授權協議。軟件工程師@Longhorn發現，《最終用戶許可協議》（EULA）在 CUDA11.6及以後的安裝中加入了這項"禁令"。

英偉達™ CUDA11.6及以上版本的 EULA中有一條限定：“不能逆向工程，反編譯，或反編譯，或反編譯，或反編譯，利用這個 SDK將其轉化爲非英偉達™（NVIDIA®）的産品”。

屏幕上顯示與 NVIDIA CUDA EULA相關的受限

GPU産業長久以來都被" CUDA之瘾"所折磨，而 CUDA的“生態牆”則是英偉達多年來不斷強化的一道壁壘，對其它新 GPU來說，是一道不可逾越的天塹。而英偉達以外的 GPU平台，也開始向 CUDA靠攏，希望能夠借助英偉達的生態系統，吸引更多的 GPU開發者。

這個新聞立刻引起了爭論：禁止 CUDA兼容是什麽意思？這會不會給國産 GPU公司帶來不利的影響？

作爲回應，北京 GPU獨角獸公司摩爾線發布了一份聲明，“摩爾線”並未包括任何與微軟/MUSIFY NVIDIA EULA相關的條款，開發商可以安心地使用它。

▲莫爾的澄清發言的一小段截圖

湯姆的 Hardware表示，在 CUDA兼容性方面，通常有兩種方法：對軟件開發者進行重編譯，以及轉換層。

首先，對已存在的 CUDA程序進行了重編譯。AMD與英特爾在 ROCm與 OpenAPI平台上均已實現了 CUDA程序的移植。部分國産 GPU廠商也采取了相似的兼容思想。

歐洲聯盟條款最大限度地禁止了後一條，甚至在使用 ZLUDA開放源碼圖書館這樣的轉換層次時也是如此。據外媒報道，這是最容易在非英偉達的硬件上運行 CUDA軟件的方式。

英特爾與 AMD先前曾對 ZLUDA計劃提供過資助，但隨後兩家公司均中止了這項計劃。ZLUDA采用 ROCm技術堆棧，實現了 CUDA系統的二進位兼容性，並且可以在 AMD的硬件環境下，不需要對其進行任何修改。

英偉達的 GPU開發人員非常喜歡這款 GPU，一方面是它的性能本身就很不錯，另一方面，英偉達™ GPU在硬件和軟件方面都非常出色，完全沒有必要再去適應新的平台，而另一種平台，卻有很大的隱患。

然而，如果 CUDA能夠被應用到其它的硬件上，那麽英偉達將會獲得更大的優勢，從而縮短整個生態系統之間的鴻溝。英偉達對英偉達的加速運算能力構成了一定的威脅，這一點並不令人意外。

伴隨著産生型人工智能的興起， CUDA作爲英偉達™ GPU的護城河，已經成爲了業界關注的熱點。

英特爾總裁基辛格去年在紐約舉辦的一個會議上對 CUDA技術大加贊賞，同時也意識到“全産業正在積極地消除 CUDA市場”。

那時， MLIR引用了谷歌， OpenAI以及其它一些公司的例子，說爲了讓人工智能教育變得更公開，它們將會遷移到" Pythonic編程層"。他說，“CUDA的護城河很淺，而且很小”，而且它的統治地位也不會長久，這是由于它在教育，創新，數據科學等方面的廣泛應用的推動力。

蘇姿豐， AMD的 CEO，在去年對外國媒體說，他不信任“護城河”。他說，以往開發者都喜歡針對某一種硬件而設計的特殊軟件，但是隨著時間的推移，大家都在致力于獨立于硬件的軟件能力，並且希望能夠在不同的架構之間轉換，最終建立起更高級的軟件。

上月，硅谷的芯片設計大師吉姆-凱勒在一家社交網站上發出了這樣的感慨：“CUDA是一片沼澤地，而非水溝。”他提到了寫 CUDA的低效，還有 Triton, TensorRT, Neon和 Mojo的原因。

可以說，在 AI芯片與 GPU領域，長期受到 CUDA的影響，行業內對于這種封閉的生態環境也是怨聲載道。與 CUDA兼容只是暫時的，而對于芯片生産商和創業公司來說，構建自己的軟件生態系統才是長久之計。

開源語言 OpenAI Triton （OpenAI Triton）作爲一種新興的工具，極大地簡化了 GPU的編程速度，降低了 CPU對 CUDA的依賴性，降低了 GPU的性能。

與此同時，由于 GPU資源日益緊缺，對運算性能要求較高的人工智能企業，或將日益關注其競爭者，如 AMD、英特爾。隨著英偉達卷起衣袖，發布更加強大和性價比更高的圖形處理器，英特爾的統治地位將面臨挑戰。

站在業務層面， NVIDIA公司有足夠的理由維護自己長久以來所累積的知識産權及商業上的成就，持續不斷地進行創新，並將重點放在與用戶之間的關系上。