- 華為使Cann Ai GPU工具包開源挑戰NVIDIA自己的CUDA平台
- CUDA的近20年優勢將開發人員鎖定在NVIDIA的硬件生態系統中
- Cann為華為GPU的AI應用程序提供多層編程接口
華為宣布了計劃為Ascend AI GPU開源製作Cann軟件工具包，該舉動正在解決NVIDIA的長期CUDA統治。
庫達（Cuda）通常被描述為封閉的“溝渠”或“沼澤”，已經被視為尋找平台之間尋求兼容性的開發人員的障礙。
它與NVIDIA硬件的密切集成已將開發人員鎖定在一個供應商的生態系統中已有近二十年了，並通過公司阻止的翻譯層將CUDA功能帶入其他GPU架構的所有努力。
向開發人員開放Cann
Cann是神經網絡計算體系結構的縮寫，是華為的異質計算框架，旨在幫助開發人員為Ascend AI GPU創建AI應用程序。
體系結構提供多個編程層，使程序員可以構建高級和效率應用程序。
在許多方面，它等同於CUDA，但打開其源代碼的決定標誌著在不限制私人模型的情況下開發替代生態系統的目的。
華為已經開始與主要的AI參與者，大學，研究機構和商業夥伴進行討論，以為開放原產的發展社區做出貢獻。
該預測可能有助於加速為華為GPU的優化工具，庫和AI框架的創建，可能會使它們對目前基於NVIDIA材料的開發人員更具吸引力。
華為的AI材料的性能正在穩步改善，聲稱某些上升芯片可以在某些條件下克服NVIDIA處理器。
諸如CloudMatrix 384針對NVIDIA執行DeepSeek R1的參考結果之類的報告表明，華為性能軌道正在縮小差距。
但是，只有原始性能不能保證沒有等效穩定性和軟件支持的開發人員的遷移。
雖然開放的報價可能對開發人員來說是令人興奮的，但其生態系統處於早期階段，並且可能與CUDA接近，CUDA已近20年。
即使在開源狀態下，採用也可能取決於它支持現有的AI框架的程度，尤其是在新興的工作量上 大型語言模型（LLM）和作家AI 工具。
華為的決定可能會超出開發商的容易性，因為Cann Open Evers符合中國對AI技術自給自足的廣泛推動，從而減少了西方芯片。
在當前的環境中，美國限制旨在用於華為的出口，創建用於AI工具的大量家用軟件與改善芯片性能一樣至關重要。
如果華為能夠成功地促進Cann周圍的開源社區，那麼多年來，它可能會提出CUDA的第一個認真替代品。
儘管如此，挑戰不僅在於代碼的可用性，還在於NVIDIA實現的信心，文檔和規模兼容性。
通過 湯姆斯材料
