华为开源 CANN，向英伟达 CUDA “宣战”？

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8 月 7 日，华为为了自家芯片能有更广阔的市场，让更多企业采用，宣布对 CANN 全面开源。就在本周，北京举办的昇腾计算产业发展峰会上，华为轮值董事长徐直军郑重宣布，华为 CANN Mind 系列应用套件及工具链全面开源，这一举措支持用户自主进行深度挖潜和自定义开发，大大加速广大开发者的创新脚步，目的就是让昇腾芯片变得更好用、更易用。

当下 AI 发展势头迅猛，芯片在其中起着关键作用。英伟达凭借 CUDA 在 AI 芯片领域长期占据重要地位，其 CUDA 生态已经发展了 18 年，高度绑定自家硬件，有大量开发者围绕它开发应用。但英伟达这种封闭式的做法，让很多开发者感到不满。虽然市场上也有过像 ZLUDA 等计划，想通过转译层让 CUDA 支持其他 GPU，可大多因英伟达反对而失败，英伟达甚至在 2024 年明文禁止转译层技术，从 CUDA 11.6 版本就开始实施禁令。

反观华为，在面对外部压力的情况下，发展出了自己的昇腾 AI 芯片。而 CANN 全称 “神经网络异构计算架构”，它就像是一座桥梁，把上层 AI 训练框架，像 PyTorch、TensorFlow、MindSpore 等，和底层昇腾芯片连接起来，这样开发者不用太操心芯片底层的复杂细节，就能方便地调用底层算力。

在合适的场景下，华为昇腾 AI 芯片性能逐步追赶英伟达 Blackwell B 系列芯片。可一直以来，刚起步六七年的 CANN，在易用性和生态丰富度方面，和发展多年的 CUDA 相比，还是存在差距。为了改变这一局面，华为也做过不少努力，比如去年 9 月外媒报道，华为效仿英伟达最初推广 CUDA 的策略，向百度、科大讯飞和腾讯派遣工程团队，帮它们在 CANN 环境中重现和优化基于 CUDA 的训练代码。

如今华为将 CANN 开源，外界认为这是中国摆脱对英特尔 AI 芯片及 CUDA 生态依赖、实现科技自主的关键一步，也会鼓励更多开发者投身到昇腾 AI 软件生态建设中。这一开源举措，有望加速推动昇腾 AI 芯片的市场采用率。从市场表现来看，在中国移动 AI 设备集采中，CANN 已经取得 70% 份额的亮眼成绩，证明其在特定市场已具备替代能力。

消息一出，有网友兴奋地说：“华为这步棋走得妙，开源之后肯定会有更多开发者加入，说不定真能打破英伟达的垄断。” 也有网友比较理性：“想法是好，但 CUDA 已经太深入人心了，改变开发者的习惯可不容易，华为还有很长的路要走。” 还有网友调侃：“这下有好戏看了，就看华为能不能在这场和英伟达的较量中突出重围。”

华为 CANN 开源是非常重要的战略举措。从技术层面来看，华为探索从 ASIC 转向 GPGPU 架构，同时计划通过中间件兼容 CUDA 指令，这种 “兼容 + 创新” 的双轨策略如果能成功实现，将大大降低开发者迁移的门槛。

在生态建设方面，华为联合产业伙伴发起《CANN 开源开放生态共建倡议》，表明了构建开放生态的坚定决心。不过，华为面临的挑战不容小觑。CUDA 生态优势明显，不仅技术成熟，而且已经成为全球 AI 开发者的 “习惯”，即便 CANN 在技术上能实现对标，要改变开发者多年养成的使用习惯，仍需要很长时间。

此外，全球 AI 产业链复杂，地缘政治因素也给生态建设增添了不确定性。但从长远来看，AI 计算领域或许会走向多元共存的格局，在全球化受阻的背景下，CANN 有望成为中国及新兴市场的重要选择，而在国际主流市场，CUDA 仍会保持领先地位。

华为对 CANN 全面开源，是在 AI 芯片及生态领域的一次重要尝试，虽然挑战重重，但也为行业带来了新的活力和可能性，未来其与英伟达 CUDA 的竞争态势，值得持续关注 。