近日，關於中國AI晶元能否趕上英偉達的討論愈發白熱。 儘管華為等中國廠商已經推出了效能不錯的AI晶元，但英偉達的CUDA生態系統仍然是乙個巨大的挑戰。 CUDA作為與NVIDIA GPU緊密繫結的平行計算平台和程式設計模型，擁有十多年的積累和習，這使得許多演算法工程師對其產生了強烈的依賴性。 新AI晶元的使用不可避免地涉及到重寫演算法、模型和應用的問題，這對於已經習到CUDA的工程師來說，幾乎是乙個無法克服的問題。 因此，要想真正超越NVIDIA，不僅要有優秀的硬體效能，還需要建立類似於CUDA的完整生態系統。
CUDA作為NVIDIA GPU的程式設計模型，擁有強大的算力和豐富的生態支援。 它包括編譯器、偵錯程式、庫函式和各種軟體工具，為演算法工程師提供一站式解決方案。 CUDA早在2024年就推出了，至今已有17年，許多演算法工程師已經習到使用CUDA提供的工具庫和程式語言。 每個人的演算法、模型、應用都是寫在CUDA之上的，甚至很多工程師從一開始就接觸過和習 CUDA。 因此，改變這個習將帶來很大的困難和挑戰。
然而，CUDA生態系統不僅僅是乙個程式設計模型，它還涉及硬體和軟體的協同作用，為使用者提供更好的效能和使用者體驗。 CUDA生態的完善是英偉達選型晶元的重要原因之一，也是其核心競爭力的體現。 要想超越NVIDIA，不僅要有相當的硬體效能，還要建立類似於CUDA的完整生態系統，以滿足使用者的需求。
國產AI晶元要想取代英偉達的晶元，不僅需要具備相當的硬體效能，還需要解決重構CUDA生態的問題。 這意味著所有基於CUDA開發的演算法、模型和應用程式都需要重寫，這對於許多演算法工程師來說幾乎是一項不可能完成的任務。 許多大型模型最初是使用 NVIDIA 的 GPU 和 CUDA 庫**進行訓練的，如果沒有這些基礎設施的支援，許多模型根本無法從頭開始重寫。
以此類推，就好像最初在 Windows 平台上開發的演算法和軟體突然被告知它們不能使用 Windows，需要遷移到 Linux。 這些演算法和軟體需要重寫，這對開發人員來說是一場災難。 重建乙個類似庫達的生態系統需要長期的積累和精心打磨，這是乙個龐大而複雜的工程。
要想趕上甚至超越英偉達，中國AI晶元廠商需要解決兩大問題：硬體效能和生態系統。 在硬體效能方面，中國廠商取得了一定的突破，推出了效能不錯的AI晶元。 然而，在生態系統方面，中國製造商仍然遠遠落後於英偉達。
重建像 CUDA 這樣的生態系統需要投入大量的時間和資源，以及許多開發人員的協作努力。 這需要一流的政策支援、企業投入和人才培養。 只有建立完善的生態系統，才能吸引更多的使用者和開發者，推動中國AI晶元的發展。
總的來說，中國的AI晶元要趕上英偉達並不容易。 硬體效能固然重要，但完善的生態系統是成功的關鍵。 重建類似CUDA的生態面臨諸多挑戰，但只要我們有決心和行動，相信中國的AI晶元能夠取得重要突破，成為世界的主導力量。