CUDA兼容:最诱人的卖点,也是最难的部分
英伟达真正的护城河不只是芯片,还有 CUDA。十几年来,全球大量神经网络软件都长在 CUDA 之上,换一家硬件往往意味着改写程序,这道成本高墙劝退过无数挑战者。Baikal 的策略正对着这一点:厂商称其 GPGPU 兼容基于 CUDA 的工作负载,现有程序只需很少改动就能运行。如果这一步真能成立,就等于绕过了 AI 芯片新玩家最难爬的那道软件斜坡。
但报道也提醒,功能兼容不等于性能等同。同一段 CUDA 程序换到另一套硬件上,最终跑得快不快,取决于编译器优化、库的成熟度和硬件实现方式,未必都能达到原来的效果。更关键的是,目前公开的只是原型级的兼容声明,没有第三方基准测试,也没有开发者大规模迁移的案例。“现有程序几乎不用改写”,现在仍是厂商的说法,需要打上引号看待。