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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 。
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