替代NVIDIA关键!曝华为新AI芯片转向GPGPU 要兼容CUDA编程语言

内容摘要快科技7月13日消息,NVIDIA难以取代的不是硬件,而是CUDA生态。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

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快科技7月13日消息,NVIDIA难以取代的不是硬件,而是CUDA生态。

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。

替代NVIDIA关键!曝华为新AI芯片转向GPGPU 要兼容CUDA编程语言


 

 
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