盘古昇腾事件后续来了，华为转向GPU硬刚英伟达？

近日，据外媒The Information报道，华为正寻求更改AI芯片设计战略，从专用集成电路（ASIC）转向通用图形处理器（GPGPU），并开发兼容英伟达CUDA编程语言的软件层，以突破美国制裁限制并争夺市场份额。

此前的华为盘古大模型事件，似乎透露了部分华为内部基于昇腾芯片开发工具训练大模型的挑战，未来转向GPU似乎并不意外。在英伟达CEO黄仁勋今日到访中国大陆期间，被视为最强对手的华为突发重磅新闻，释放哪些信号？

01英伟达生态护城河依然宽阔

对于华为来说，切换兼容CUDA，可能是不得不为，原因是竞争对手英伟达过于强大。

据报道，华为想要提升AI芯片市占，在大陆市占正面临的一个主要瓶颈，也就是华为AI芯片采用的是异构计算架构（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。

从全球范围来看，英伟达作为行业领导者，凭借其突出的产品性能、易用性以及完善的CUDA生态，构筑了坚实的竞争壁垒并持续扩大领先优势，占据超过80%的全球市场份额。

GPU生态系统由上层算法库、中层接口、驱动程序、编译器和底层硬件架构等构成。主要的研发挑战集中在GPU硬件架构和通用计算软件生态系统上。在软件生态系统中，GPU厂商需要长期投入开发IP和软件堆栈，以构建完整的开发者生态。

现在，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以开发相关软件。在过去十多年，英伟达坚持不懈地在学校和科研院所推广CUDA，使大量AI应用都基于该平台开发，显然CUDA生态更受市场认可。

尽管在AI芯片创业赛道中，选择ASIC还是GPU路线，初创芯片公司各有考虑。长远来看，最大的挑战，还是要在中国建立一个能够匹敌英伟达的软件生态。

英伟达的生态系统不易被超越，部分公司就判断，CUDA的兼容性预计将引导未来生态系统的发展方向。目前，主要国产GPU厂商均采取兼容CUDA的策略，准备在此基础上培育自己的软件生态。

比如，GPU初创企业沐曦就表示，旗下自研的MXMACA软件栈不仅拥有统一、完整且高效的全栈式工具链，涵盖应用开发、功能调试和性能调优等核心环节，同时高度兼容GPU行业国际主流CUDA生态，能够开放拥抱全球开发者丰富的开源成果，具有较高的易用性和迁移效率。

另一家GPU公司摩尔线程认为，能够与现有生态（如CUDA）保持兼容的新兴生态系统，有望实现快速发展并迅速扩大市场份额。这是为了保护用户的既有投资，确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片。

02GPU和ASIC路线之争，华为想法变了？

华为这一动作切换背后，也是GPU和ASIC路线竞争下发展的结果。

实际上，对于AI客户而言，使用哪款芯片，更多是基于自身业务需求、软件生态、技术能力的综合考虑成果。

在全球，英伟达在AI计算领域的主要对手谷歌，就有自研ASIC架构的TPU（TensorProcessingUnit，张量处理器）芯片，专门针对AI计算做优化；云计算公司亚马逊AWS也自2018起陆续推出了Inferentia和Trainium两款AI芯片，并推出了配套的软件工具；此外，微软也正在自研专用AI芯片。

国内市场上，华为的昇腾、百度的昆仑，和创业公司寒武纪、燧原、都是面向数据中心的AI芯片，众所周知，中国销售最好的国产AI芯片就是华为昇腾，昇腾AI芯片生态号称全栈自研，覆盖了芯片、软件栈、框架等环节。

不过，昇腾是为AI计算优化的ASIC，主要针对深度学习推理和训练进行特化，在特定任务上有更高的性能和能效，但对于并行计算、科学计算等通用计算任务的效率和灵活性不如GPU，且无法支持双精度浮点（FP64）计算。

对于ASIC芯片本身，其效率高但灵活性差，强调专用性能最优，设计周期长。相比之下，GPU更通用，尤其擅长大规模并行计算，适合训练和通用AI场景，软件兼容性强。

在软件栈上，华为也开发了适配昇腾的异构计算架构CANN（神经网络计算架构）软件平台来实现算力调度与执行。虽然华为也推出了MindSpore等深度学习框架，但它的生态系统和开发者支持，相比英伟达的CUDA生态差距还是很大。

由于大陆科技公司已长期使用CUDA技术，转向华为将带来高昂的转换成本，需要重新设计数据中心基础架构、软件和工作流程，缺乏向华为生态切换的动力。The Information就报道称，中国科技巨头高层，就曾多次在会议中明确告诉华为，若要他们大规模转向华为芯片，应该是华为去配合他们的平台。

在市场的现实要求下，华为选择妥协切换芯片架构，是有可能的。未来，华为的新的AI芯片可能会配备新的软件，允许用户通过架构兼容性破解生态壁垒，使客户无需重构软件栈即可迁移平台。来兼容英伟达的CUDA程序设计语言，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。