近年來，人工智慧爆發式增長，由於該領域的早期起步和積累，NVIDIA的人工智慧算計卡和CUDA解決方案已成為事實上的標準，可謂遙遙領先。
目前，英偉達的各種人工智慧計算卡（如A100）持續暢銷，供不應求，所以賺得盆滿缽滿，現在英偉達的市值接近2萬億美元。
俗話說，“人氣人多”，近兩年，不少準競爭對手（包括英特爾、AMD）開始投入並專注於人工智慧計算晶元的研發，希望挑戰英偉達目前在該領域的主導地位。
此外，也有朋友對英偉達進行了尖銳的批評，其中英特爾現任CEO基辛格的觀點最為辛辣犀利。
去年12月，基爾辛格在接受採訪時表示，英特爾早期也有乙個準人工智慧研發專案larrabee（下圖），後來因為各種原因被擱置和放棄，否則本來會成功。
因此，英偉達在人工智慧領域的成功主要歸功於運氣。 此外，他表示，英偉達的CUDA是乙個非常“落後”的解決方案，未來很可能會被淘汰。
在基辛格發表上述言論後，英偉達（Nvidia）應用深度學習研究副總裁布萊恩·卡坦扎羅（Bryan Catanzaro）曾在英特爾的larrabee專案團隊工作，後來跳槽到英偉達，他在個人社交網路上駁斥了這一說法。
“2007 年，我在英特爾從事 Larrabee 專案，2008 年，我加入 NVIDIA 擔任機器學習開發人員，”Brian Catanzaro 說。
我曾在兩家公司工作過，有很多發言權，所以我可以誠實地說，英偉達在人工智慧領域的主導地位不是運氣問題，而是遠見和執行力的結果，而這正是英特爾所缺乏的。 見上圖。
本文的主題不是涵蓋英特爾和 Nvidia 之間的口水戰，而是根據具體情況分享關於 CUDA 的爭論。
平心而論，這些內容對於普通讀者來說太專業了，無法做出客觀的判斷，但我們可以聽聽一些不同渠道和陣營的業內人士的觀點。
近日，一位非常有影響力的處理器架構師 Jim Keller（上圖）也公開評論了 NVIDIA 的 CUDA 解決方案，Jim Keller 長期從事 x86、ARM、MISC 和 RISC-V 架構處理器的研發，是一位資深人士。
吉姆·凱勒（Jim Keller）也是NVIDIA的CUDA架構和軟體堆疊的尖銳批評者，他認為該解決方案是“沼澤”而不是護城河，x86架構也是沼澤，如上圖所示。
雖然 NVIDIA 的 CUDA 解決方案有幾個專用軟體包，但這些軟體包也依賴於開源框架。 與 x86 架構一樣，CUDA 在增加新功能的同時，在軟體和硬體層面保持向後相容性，這會影響、拖累效能，並使程式開發更加困難，許多開源軟體開發框架比 CUDA 更有效率。
目前，除了NVIDIA的CUDA解決方案外，AMD還推出了ROCM，其最新版本目前是ROCM 60、吉姆·凱勒（Jim Keller）尚未對此發表評論。
Jim Keller 的總體觀點是，NVIDIA 的 CUDA 解決方案（和 x86 架構）有很多缺點，並不是最有效的。 目前還不存在最理想的解決方案、最高效、最理想的AI計算解決方案，還有巨大的提公升空間，需要業界的共同努力。