破局CUDA垄断！华为计划兼容英伟达编程语言，GPGPU芯片战略曝光

据The Information最新报告，中国科技巨头华为正酝酿一场AI芯片设计策略的重大变革，计划从专用集成电路（ASIC）转向通用图形处理器（GPGPU）芯片，意图从英伟达手中抢夺更多市场份额。

尽管美国对中国实施半导体出口制裁，阻止英伟达在中国大陆销售先进AI芯片，但英伟达产品凭借GPGPU架构及强大的CUDA生态，仍是中国大陆需求最广泛的AI芯片。GPU本为图形计算设计，却因其强大并行计算能力可处理各类计算任务。英伟达针对AI应用推出GPGPU，结合CUDA软件编程框架，能处理图形渲染、科学计算、深度学习等不同负载，展现出强大的编程灵活性与适应性。

华为的昇腾AI芯片作为ASIC，专为AI计算优化，针对深度学习推理和训练进行特化。这种定制化使其在特定任务上具备更高性能和能效，但在通用计算任务方面存在短板。例如，许多AI应用主要采用单精度和低精度浮点运算，昇腾AI芯片能优化这类AI计算效率，却无法支持双精度浮点计算。而英伟达的H100/H20等加速器，不仅支持单精度和半精度浮点计算，还能有效支持双精度浮点计算，可应用于更广泛的科学计算、工程模拟等任务。

在软件生态方面，英伟达CUDA平台拥有成熟的开发生态和大量优化好的库，如cuDNN、TensorRT等，能为广泛应用场景提供支持，开发者可借此大大简化开发工作。华为昇腾AI芯片采用自研的CANN软件平台实现算力调度与执行，虽推出MindSpore等深度学习框架，但生态系统与开发者支持远不及英伟达CUDA生态。目前，其他国产GPGPU厂商在发展自有生态时，大多选择兼容CUDA生态。

The Information报告指出，华为AI芯片采用CANN软件平台实现算力调度与执行，这是其提升在中国大陆市场份额的主要瓶颈，该平台远未获得行业广泛支持，与英伟达CUDA差距明显。

不过，华为并未坐以待毙。据悉，华为新AI芯片转向GPGPU后，将配备新软件，允许用户通过中间件兼容英伟达CUDA编程语言，还能将CUDA指令转换为适用于华为AI芯片的语言。消息人士透露，华为也有意采用英伟达和AMD使用的芯片功能模型。

报告称，尽管华为目前AI芯片为ASIC，但有意扩展通用计算产品。这一转变若能成功，华为AI芯片将被更广泛使用，有望增加其在中国AI芯片市场的份额，在激烈的市场竞争中开辟新的发展路径。