近日，英偉達在其CUDA軟體116 及更高版本的終端使用者許可協議 （EULA） 增加了一項新條款，禁止對使用 SDK 生成的結果進行逆向工程、反編譯或反彙編，並在非 NVIDIA 平台上進行翻譯。 這一訊息引發了廣泛關注，許多人擔心這會阻礙人工智慧和機器學習的發展。
什麼是CUDA？
CUDA 是 NVIDIA 開發的平行計算程式設計環境，可以利用 GPU 強大的平行計算能力來加速人工智慧和機器學習應用。 CUDA已成為人工智慧和機器學習領域最重要的工具之一，廣泛應用於影象識別、自然語言處理、機器翻譯等領域。
為什麼 Nvidia 禁止第三方 CUDA 相容性？
Nvidia 出於以下原因禁止第三方 CUDA 相容性：
保護NVIDIA的智財權：CUDA包含大量的技術創新，是NVIDIA的核心資產。 英偉達擔心第三方與CUDA的相容性會侵犯其智財權。
維護 CUDA 生態系統的穩定性：NVIDIA 在構建和維護 CUDA 生態系統方面投入了大量資源。 英偉達擔心第三方與CUDA的相容性會破壞生態系統的穩定。
促進自有 GPU 的銷售：Nvidia 希望通過限制第三方相容的 CUDA 來促進自有 GPU 的銷售。
英偉達禁止第三方相容CUDA有什麼影響？
英偉達對第三方相容CUDA的禁令可能會產生以下影響：
阻礙人工智慧和機器學習的發展：CUDA是人工智慧和機器學習領域最重要的工具之一。 英偉達禁止第三方與CUDA相容可能會阻礙人工智慧和機器學習的發展。
開發成本增加：如果開發者需要針對不同的平台開發不同的CUDA**，就會增加開發成本。
限制開發者選擇：開發者無法自由選擇最適合他們的 GPU 平台。
英偉達禁止第三方相容CUDA的決定可能會對人工智慧和機器學習領域產生深遠的影響。 將來，我們可能會看到以下場景：
英偉達將進一步加強對CUDA的控制，並為其GPU引入更多獨家功能。
第三方開發與 CUDA 相容的替代品，但效能和相容性可能無法達到 NVIDIA 官方版本。
人工智慧和機器學習的發展將放緩。
您認為 NVIDIA 禁止第三方與 CUDA 相容的決定是否合理？ 歡迎在評論中分享您的觀點。