英伟达禁止模拟运行 CUDA，中国开发者需要重点关注什么？

作者 | 沭七

出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）

CUDA，这个 NVIDIA 耗时十年构建终崛起的全球主流的通用计算平台，在今天让诸多 AI 芯片企业以及开发者都感受到了危机。此前，硅谷传奇芯片架构师 Jim Keller 吐槽“CUDA 是沼泽，而非护城河”，在这一刻有了深切的体会。

据外媒 Tom's Hardware 报道，自 2021 年起，NVIDIA 在其在线列出的许可条款中已禁止通过翻译层在其他硬件平台上运行基于 CUDA 的软件，但这一警告之前并未包含在安装过程中添加到主机系统上的文档里。这一规定现已添加到安装 CUDA 11.6 版及更新版本时包含的 EULA 中。

软件工程师 Longhorn 发现了这些条款。“您不得对使用 SDK 元素生成的输出进行逆向工程、反编译或反汇编，目的是将这些输出工件翻译为针对非 NVIDIA 平台的目标。”安装的 EULA 文本文件中的一条条款如此说明。

这一条款未出现在 CUDA 11.4 和 11.5 版本安装时的 EULA 文档中，以及之前的所有版本。然而，它出现在了 11.6 版及更新版本的安装文档中。

为什么 NVIDIA 会有如此操作？据 Tom's Hardware 分析，CUDA 当前正面临着极大的挑战。由于 CUDA 与 NVIDIA 硬件的结合显示出非常高的效率，许多程序都依赖它。然而，随着更多竞争性硬件的出现，越来越多的用户会倾向于在 NVIDIA 的竞争平台上运行他们的 CUDA 程序。实现这一目的有两种方式：重新编译代码（适用于相应程序的开发者）或使用翻译层。

图源：DALL·E 生成

在 NVIDIA 的竞争危机中，除了 AMD、Intel 之外，Tom's Hardware 还特别提到了中国的几家 GPU 制造商，比如构建 GPGPU 核心技术的云端 AI 计算平台公司登临科技设计的处理器拥有兼容 CUDA/OpenCL 等编程模型的“计算架构”。以及以设计 GPU 芯片为主的半导体公司摩尔线程也开发了 MUSIFY 转换工具，旨在使 CUDA 代码能够与其 GPU 兼容。此消息一出，摩尔线程官方发布声明表示：“近日，我们关注到网络上对于英伟达 CUDA 兼容相关的报道，摩尔线程 MUSA/MUSIFY 不涉及英伟达 EULA 相关条款，开发者可放心使用。”

那么，NVIDIA 此举对于国内半导体企业究竟会产生怎样的影响？而对于我们所有开发者而言，需要重点关注什么？

AI 科技大本营特别咨询了千芯科技董事长陈巍，他表示，这将对原来采用 CUDA 兼容方案的 AI 芯片企业（包含 GPGPU 企业）产生比较大的影响，主要涉及到：

• 采用 CUDA 翻译器的 GPGPU 受到非常大的限制。

• 采用 CUDA 源代码转换方案的 AI 芯片/GPGPU 企业和编译软件（未来）可能随着英伟达的规则限制增加而受到限制。

• 英伟达（未来）可能会对相近技术路线的 GPGPU 企业采取诉讼等法律手段。

他特别提醒，对中国开发者来说，有几点需要关注：

• 可能首先要关注自己现在和未来可能采购的计算卡是否包含 CUDA 翻译器组件，避免因违反 CUDA 许可协议而产生的法律问题。

• 英伟达 CUDA 许可协议的变化，意味着英伟达可能会对 CUDA 生态逐步增强垄断式的经营策略，导致 CUDA 生态的封闭发展。

• 中国开发者可能应尝试加强与开源社区合作建立开放的 AI 编译生态，以避免编译生态垄断带来的封闭和负面因素。

OpenCSG 创始人陈冉也特别表示，老外对中国 GPU 产业非常了解，我们国内要想在算力上发力，应该 all-in 类似 Groq LPU 的架构设计。不要在 NV 的 CUDA 方向在巨大投入（太复杂也太累，更过时），算力投入更多是基础软件投入，而非硬件投入。