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[科技知识]如何评价NVIDIA出手封杀，不允许其他芯片模拟跑CUDA，会产生什么影响？ |
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强大的硬件之外，CUDA开发与生态系统才是NVIDIA牢不可破的护城河，其他厂商和平台经常通过模拟转译的方式兼容，但这招以后可能行不通了。 其实自从2… |
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对于Nvidia的行为，Linus（2014年计算机先驱奖获得者，Linux内核创始人）提前做出了自己的评价： |
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广大网友认为：Linus保持了适当的克制，保持了度，尚未发表不当言论，采取了合理的单词评价Nvidia的商业行为，不信不传，传播了满满的正能量！ |
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首先，这不是什么正经的新闻，是外网三流营销号炒冷饭之后通过信息排泄链传给国内自媒体再烂炒一遍的结果。太长不看的一句话问答就是，问：发生了什么？答：什么也没有发生。 问：NVIDIA到底做了什么？ 答：如果你是问，最近有什么新闻？许可证有什么变化？那答案是很明确的，什么也没有。问题中的条款是一个几年前的CUDA版本中的许可证条款，如果你过去没有察觉到什么，那现在也不会有任何事发生。 问：那这个旧条款限制的是什么？ 答：是对编译生成的CUDA可执行程序通过一个中间层跑在另一硬件上的限制。换而言之，它禁止你实现一个用于CUDA binary的虚拟机/解释器。 问：这不会限制什么？ 答：不会限制你实现一套几乎与CUDA一模一样的语法，只换了前缀的运行时API，如HIP，不会限制你将C/C++源代码级的CUDA程序转换为在你的平台上可运行的程序（Hipfy），更不会影响你model.to("my_great_device_but_not_cuda")。 问：这对我会有什么影响？ 答：如果你是C/C++的并行编程开发者，不会有任何影响，因为你编写的是这一层级的源代码。如果你是兼容CUDA的并行编程框架的开发者，不会有任何影响，因为该条款并不限制类CUDA的任何设计。如果你想为用户提供将CUDA cpp源码转换为你的平台上可用的程序的工具，同样不会有任何影响。 但是如果你在从事的工作是CUDA binary的翻译层，即逆向二进制的CUDA程序，再将其运行在新平台上的某商业程序，那…… 问：那会怎么样？我是不是可以和易拉罐们一起fuck nvidia了？ 答：那你的反应有点慢，现在的CUDA版本是12.x，这个条款能追溯到11.6时代，你们公司是在火星营业吗？ |
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除了再次证明了张雪峰配享太庙外，没有任何影响，有的也只是媒体行业的曲解，芯片人心里毫无波澜。 nv禁止的是下面的路线: nv禁止的是通过模拟方法把nvcc编译出的binary运行在第三方的卡上。我不但不反对nv的做法，还举双手支持，nv的工程师花了十年优化的blas库、超越函数库、solver库凭啥随便给对手用？ 而国内各家走的是下面的路线： 国产厂商的玩法是定义一套跟cuda接近的c++方言，然后自己造一套编译工具链，并且手撸一遍各种的高性能计算库，在source和bianay级别都不兼容cuda。 如果用户有兼容cuda的需求，把手上的cuda代码做一下字符串替换就差不多了。 这条路amd的rocm已经走了10年了，也没见nv怎么样。 |
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NV 都破防了，还搁那“CUDA开发与生态系统才是NVIDIA牢不可破的护城河”，不如叫马其顿防线。 说句难听话，甚至 NV 自己都没完全解决好 CUDA 和硬件架构之间的性能/兼容性问题。 NV 这个说的无非是不能逆向 SDK，这个道理跟 yuzu 实现模拟器靠逆向 Switch NVN SDK 的问题是一样的，即逆向商业代码违法。 但问题是 cleanroom 方法论已经这么多年了，无非是成本问题。 如今 NV 股价上天，AI 本质上的算力是内存带宽（+网络带宽，这块 NV 确实是有远见），在巨大的利润面前，Cleanroom 让驱动实现一套兼容 API 虽然会导致产品发布节奏放慢，但利益是实打实的。 |
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CUDA越来越强呗 早年手机行业也有类似的故事，小年轻们一般没听过。 2008到2010这个时间段，plam旗下的系统webOS ，日常在跟iTunes搞同步，互相升级。 故事的最后itunes把所有接口都封了，IOS 跟安卓一起统治了移动OS， 而webos进入了历史的垃圾堆。 |
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你的成果，为什么不让别人用，这是全人类文明的成果。 熟悉吗 |
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api兼容在美国也不违法。google和java有先例 |
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NVIDIA出手封杀其他芯片模拟运行CUDA，这一决策无疑会对整个图形处理和计算行业产生深远的影响。首先，我们需要理解CUDA的重要性以及它在NVIDIA生态系统中的核心地位。 CUDA，即Compute Unified Device Architecture，是NVIDIA开发的一种并行计算平台和API模型，它允许软件开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。CUDA不仅为图形处理提供了强大的动力，还在深度学习、科学计算、物理模拟等领域发挥着不可替代的作用。因此，CUDA的开发与生态系统对于NVIDIA而言，是其市场领导地位的重要支撑。 现在，NVIDIA开始封杀其他芯片模拟运行CUDA，这一决策背后的动机可能是多方面的。一方面，NVIDIA可能希望通过这种方式保护自己的技术优势和市场份额，防止其他厂商通过模拟转译的方式侵蚀其领地。另一方面，随着计算需求的不断增长和多样化，NVIDIA可能也希望通过这种方式推动GPU硬件的创新和升级，以满足更多复杂和高效的计算需求。 然而，这一决策无疑会引发一系列的影响和反响。 首先，对于其他厂商和平台来说，这无疑是一个沉重的打击。之前，他们可以通过模拟转译的方式兼容CUDA，从而在一定程度上弥补自己在GPU技术和生态系统上的不足。但现在，这条路似乎被NVIDIA堵死了。他们可能需要重新考虑自己的技术路线和市场策略，甚至可能需要投入更多的资源进行自主研发和创新。 其次，对于开发者来说，这一决策可能会带来一些不便和挑战。CUDA作为一种广泛使用的并行计算平台，已经积累了大量的代码和资源。如果其他芯片无法模拟运行CUDA，那么开发者可能需要针对不同的硬件平台编写和维护不同的代码，这无疑会增加开发成本和难度。 此外，这一决策也可能对整个计算行业的技术发展和创新产生一定的影响。一方面，它可能会加速其他厂商在GPU技术和生态系统上的自主研发和创新，推动整个行业的进步。另一方面，它也可能导致一些厂商在技术和市场上形成割据状态，不利于整个行业的健康发展。 当然，目前NVIDIA尚未明确指向谁，而且只是在协议中警告，并未采取实际行动。但未来是否会采取进一步措施，以及这些措施会产生多大的影响，都是值得我们关注的问题。 总的来说，NVIDIA出手封杀其他芯片模拟运行CUDA是一个具有重大意义的决策，它可能会对整个图形处理和计算行业产生深远的影响。我们需要密切关注这一决策的发展动态，以及它对整个行业的影响和变化。 |
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对于广大国产GPU厂商应该是灭顶之灾了。国产GPU基本都依靠翻译cuda，壁仞，摩尔线程，沐曦，平头哥，天数智芯都一个套路。资金不雄厚的应该离倒闭不远了。能烧钱的，基本都会卡在cuda 11.5版本蛮长一段时间。同时砸钱疯狂移植triton。所以广大同行，triton赶紧学起来，好找工作！ |
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说明CUDA不是护城河 |
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一顿操作猛如虎，实际上屁用没有，Oracle还起诉Google的andriod侵权JAVA API呢，有用么？ |
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兼容CUDA这条路，走不通了？芯东西3月6日消息，据外媒报道，英伟达已禁止用转译层在其他GPU上跑CUDA软件。自2021年以来，英伟达已在其在线列出的许可条款中明文禁止使用转译层在其他硬件平台上运行基于CUDA的软件。软件工程师@Longhorn发现这项“禁令”已被添加到安装CUDA 11.6及更新版本包含的最终用户许可协议（EULA）中。 |
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英伟达CUDA 11.6及更高版本的EULA有一条限制条款：“您不能逆向工程、反编译或反汇编使用此SDK生成的任何结果，并在非英伟达平台上进行转译。” |
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▲英伟达CUDA EULA相关限制条款截图 EULA链接： https://docs.nvidia.com/cuda/eula/index.html 一石激起千层浪。GPU行业长期患有“CUDA依赖症”，英伟达多年来不断巩固的CUDA生态墙就像铜墙铁壁，是其他GPU新秀难以望其项背的关键壁垒。为了迎合市场需求，一些非英伟达的GPU平台选择兼容CUDA，以站在英伟达生态的肩膀上去拥抱GPU开发者。 这一消息随即引起讨论：CUDA兼容禁令意味着什么？是否会对国内GPU企业产生不利影响？对此，北京GPU独角兽企业摩尔线程发声明澄清：“摩尔线程MUSA/MUSIFY不涉及英伟达EULA相关条款，开发者可放心使用。” |
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▲摩尔线程的澄清声明部分内容截图 据Tom’s Hardware报道，兼容CUDA有两种常见做法：重新编译代码（可供相应程序的开发人员使用），使用转译层。其中第一种重新编译现有CUDA程序的做法是合规的。AMD和英特尔都有工具来分别将CUDA程序迁移到他们的ROCm和OpenAPI平台上。一些国内GPU企业也采用了类似的兼容思路。EULA条款主要禁掉的是第二种，使用像ZLUDA开源库之类的转译层。外媒称这是在非英伟达硬件上运行CUDA程序的最简单方法。此前英特尔和AMD都支持过ZLUDA项目，但后续又都停止了。ZLUDA利用ROCm技术栈上实现CUDA应用二进制兼容，支持无需修改代码就能在AMD硬件平台上运行CUDA应用。开发者之所以对英伟达GPU长期专情，就是因为CUDA已经足够好用，跟英伟达GPU硬件的软硬协同也做到最好，没必要换个新平台重头熟悉，而且其他平台还可能存在出现潜在bug的风险。然而如果能实现在其他硬件上跑CUDA，虽然会有一定性能损失，但对缩小与英伟达的生态差距已经相当有利。这多少会威胁到英伟达在加速计算领域的霸主地位，英伟达做限制也不意外。随着生成式AI越来越火，被视作英伟达GPU护城河的CUDA，其兼容性已成一个热门话题。去年在纽约举行的一次活动上，英特尔CEO基辛格在对CUDA技术大加赞赏的同时，也坦言“整个行业都在积极消除CUDA市场”。当时他列举了MLIR、谷歌、OpenAI等例子，暗示他们正转向“Pythonic编程层”，使AI训练更加开放。他认为“CUDA护城河又浅又小”，其主导地位不会永远持续下去，因为行业有动力为广泛的训练、创新、数据科学等带来更广泛的技术。AMD CEO苏姿丰去年接受外媒采访时谈到自己不相信护城河，在她看来，过去开发者倾向于使用针对特定硬件的软件，但展望未来，每个人都在寻求构建与硬件无关的软件能力，人们希望确保能从一种基础设施迁移到另一种基础设施，因此正在构建这些更高级别的软件。上个月，硅谷芯片架构大神Jim Keller也在社交平台上发牢骚：“CUDA是沼泽，不是护城河。”他吐槽写CUDA效率低下，Triton、Tensor RT、Neon、Mojo的存在是有很好理由的。 |
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可以说，AI芯片和GPU领域苦CUDA久矣，业界对这种封闭生态已经颇有微词。兼容CUDA只是权宜之计，有长期雄心的芯片大厂或初创公司都在构建自主软件生态，并力挺更加开放的生态。以OpenAI Triton为代表的开源编程语言正成为对抗CUDA封闭阵营的关键力量，通过极大简化GPU加速编程过程、显著减少编译新硬件所需的工作量，减弱开发者对CUDA的依赖。与此同时，当GPU短缺问题愈发严重，迫切需要更多计算能力的AI企业可能会越来越多考虑AMD、英特尔等竞争对手的替代品。当它们纷纷撸起袖子推出性能强大且更加经济高效的GPU产品时，英伟达的霸主地位将受到挑战。而从商业决策的角度来看，着眼于解决复杂视觉计算问题、持续创新的英伟达，也有充分理由来捍卫自己长期积累下来的知识产权和商业硕果，让客户与其生态系统产生更加牢固的粘性。 高性能计算群，聚焦算法、开发、科研及求职等话题。群里大咖云集，欢迎添加小助手微信18911232010，快快加入吧~ |
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其实是阳谋，即从法律上占据高地，又让各厂家自己造轮子，导致生态过于碎片化而无法抢占市场。 如果有个反对联盟，肯定会因为谁主导先内部打起来。 让对手陷入长期的内耗，自己就可以稳坐头椅。 |
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支持英伟达。 十几年前，当显卡并行计算刚刚开始的时候，英伟达为了并行计算能广泛应用，推出了CUDA，一步一步发展到现在，非常艰难！ 完全没有理由免费给别的厂家用！ 这就像windows 开源一样，微软根本没有义务开源！ 脑子清醒点吧！ 我支持英伟达保护自己的成果！ |
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cuda在还没有人知道 GPU并行通用计算 的年代，就已经开始砸钱，在教育行业开始推广，等这批学生毕业后进入工业，才扩展到工业，如此十余年，才有了广被人知的cuda。 如今，到了收获的季节。 要不，你也砸个10年看看？？？ |
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要知道CUDA不仅影响软件生态，也锁死你的架构设计，趁早走不兼容的路没什么不好的 |
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法律武器也是护城河的一种，能为nv争取短则三月，长则数年的领先时间。逼迫二三线企业（如amd，Intel，apple）积极拥抱开源以降低成本。 Apple有钱和市场，行动会慢很多，大概率还是AMD和Intel着急。 |
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意味开发者写个逼代码都要带砖块。 |
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emmm，甲骨文和谷歌的java都没打赢，你这个想避免很难的，最好的办法是永远跑在模拟层厂商的前面，把持cuda的发展 |
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防抄袭不是好事吗？ 大家都直接套用别人辛苦几十年得到的劳动成果， 谁还创新？ 人类每次改变世界不是出于科技革命？人类哪次科技革命不是出于推陈出新？人类哪次推陈出新不是出于创新， 打破了过往认知而颠覆整个生产力结构，乃至整个社会与结成。 努力创新吧年轻人， 否则以后不用工作也能吃饱饭！ |
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