英偉達下“封殺令”：不準轉(zhuǎn)譯CUDA！國產(chǎn)GPU企業(yè)回應

作者 |??ZeR0，編輯?|??漠影

山雨欲來風滿樓。

兼容CUDA這條路，走不通了？

芯東西3月6日消息，據(jù)外媒報道，英偉達已禁止用轉(zhuǎn)譯層在其他GPU上跑CUDA軟件。

自2021年以來，英偉達已在其在線列出的許可條款中明文禁止使用轉(zhuǎn)譯層在其他硬件平臺上運行基于CUDA的軟件。軟件工程師@Longhorn發(fā)現(xiàn)這項“禁令”已被添加到安裝CUDA 11.6及更新版本包含的最終用戶許可協(xié)議（EULA）中。

英偉達CUDA 11.6及更高版本的EULA有一條限制條款：“您不能逆向工程、反編譯或反匯編使用此SDK生成的任何結(jié)果，并在非英偉達平臺上進行轉(zhuǎn)譯?！?/p>

▲英偉達CUDA EULA相關限制條款截圖???????????????

EULA鏈接：https://docs.nvidia.com/cuda/eula/index.html

一石激起千層浪。GPU行業(yè)長期患有“CUDA依賴癥”，英偉達多年來不斷鞏固的CUDA生態(tài)墻就像銅墻鐵壁，是其他GPU新秀難以望其項背的關鍵壁壘。為了迎合市場需求，一些非英偉達的GPU平臺選擇兼容CUDA，以站在英偉達生態(tài)的肩膀上去擁抱GPU開發(fā)者。

這一消息隨即引起討論：CUDA兼容禁令意味著什么？是否會對國內(nèi)GPU企業(yè)產(chǎn)生不利影響？

對此，北京GPU獨角獸企業(yè)摩爾線程發(fā)聲明澄清：“摩爾線程MUSA/MUSIFY不涉及英偉達EULA相關條款，開發(fā)者可放心使用。”

▲摩爾線程的澄清聲明部分內(nèi)容截圖

據(jù)Tom’s Hardware報道，兼容CUDA有兩種常見做法：重新編譯代碼（可供相應程序的開發(fā)人員使用），使用轉(zhuǎn)譯層。

其中第一種重新編譯現(xiàn)有CUDA程序的做法是合規(guī)的。AMD和英特爾都有工具來分別將CUDA程序遷移到他們的ROCm和OpenAPI平臺上。一些國內(nèi)GPU企業(yè)也采用了類似的兼容思路。

EULA條款主要禁掉的是第二種，使用像ZLUDA開源庫之類的轉(zhuǎn)譯層。外媒稱這是在非英偉達硬件上運行CUDA程序的最簡單方法。

此前英特爾和AMD都支持過ZLUDA項目，但后續(xù)又都停止了。ZLUDA利用ROCm技術棧上實現(xiàn)CUDA應用二進制兼容，支持無需修改代碼就能在AMD硬件平臺上運行CUDA應用。

開發(fā)者之所以對英偉達GPU長期專情，就是因為CUDA已經(jīng)足夠好用，跟英偉達GPU硬件的軟硬協(xié)同也做到最好，沒必要換個新平臺重頭熟悉，而且其他平臺還可能存在出現(xiàn)潛在bug的風險。

然而如果能實現(xiàn)在其他硬件上跑CUDA，雖然會有一定性能損失，但對縮小與英偉達的生態(tài)差距已經(jīng)相當有利。這多少會威脅到英偉達在加速計算領域的霸主地位，英偉達做限制也不意外。

隨著生成式AI越來越火，被視作英偉達GPU護城河的CUDA，其兼容性已成一個熱門話題。

去年在紐約舉行的一次活動上，英特爾CEO基辛格在對CUDA技術大加贊賞的同時，也坦言“整個行業(yè)都在積極消除CUDA市場”。

當時他列舉了MLIR、谷歌、OpenAI等例子，暗示他們正轉(zhuǎn)向“Pythonic編程層”，使AI訓練更加開放。他認為“CUDA護城河又淺又小”，其主導地位不會永遠持續(xù)下去，因為行業(yè)有動力為廣泛的訓練、創(chuàng)新、數(shù)據(jù)科學等帶來更廣泛的技術。

AMD CEO蘇姿豐去年接受外媒采訪時談到自己不相信護城河，在她看來，過去開發(fā)者傾向于使用針對特定硬件的軟件，但展望未來，每個人都在尋求構(gòu)建與硬件無關的軟件能力，人們希望確保能從一種基礎設施遷移到另一種基礎設施，因此正在構(gòu)建這些更高級別的軟件。

上個月，硅谷芯片架構(gòu)大神Jim Keller也在社交平臺上發(fā)牢騷：“CUDA是沼澤，不是護城河?！彼虏蹖慍UDA效率低下，Triton、Tensor RT、Neon、Mojo的存在是有很好理由的。

可以說，AI芯片和GPU領域苦CUDA久矣，業(yè)界對這種封閉生態(tài)已經(jīng)頗有微詞。兼容CUDA只是權宜之計，有長期雄心的芯片大廠或初創(chuàng)公司都在構(gòu)建自主軟件生態(tài)，并力挺更加開放的生態(tài)。

以OpenAI Triton為代表的開源編程語言正成為對抗CUDA封閉陣營的關鍵力量，通過極大簡化GPU加速編程過程、顯著減少編譯新硬件所需的工作量，減弱開發(fā)者對CUDA的依賴。

與此同時，當GPU短缺問題愈發(fā)嚴重，迫切需要更多計算能力的AI企業(yè)可能會越來越多考慮AMD、英特爾等競爭對手的替代品。當它們紛紛擼起袖子推出性能強大且更加經(jīng)濟高效的GPU產(chǎn)品時，英偉達的霸主地位將受到挑戰(zhàn)。

而從商業(yè)決策的角度來看，著眼于解決復雜視覺計算問題、持續(xù)創(chuàng)新的英偉達，也有充分理由來捍衛(wèi)自己長期積累下來的知識產(chǎn)權和商業(yè)碩果，讓客戶與其生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生更加牢固的粘性。