界面新闻记者 | 彭新
界面新闻编辑 | 刘方远
英伟达试图在其CUDA软件中阻止第三方GPU公司的消息引起了国内外人工智能和芯片行业的关注。
CUDA是英伟达2006年推出的加速GPU计算的软件平台。简单地说，它是一种程序语言和编程模型，允许开发者使用GPU计算能力进行编程和微调，以降低GPU处理数据的复杂性。
由于英伟达多年来不断的研发、调整和优化，构建整个“GPU加速生态”已成为许多GPU加速应用程序的标准。许多研究人员和开发人员已经习惯于人工智能开发、科学计算等CUDA。
因此，为了尽量不改变用户习惯，英伟达的竞争对手会选择用各种手段将CUDA与自己的GPU芯片兼容。
然而，最近，一些用户发现，英伟达在其CUDA软件11.6和更高版本的EULA（最终用户许可协议）中提到：“您不能逆向工程、反编译或反编辑使用SDK生成的任何结果，并在非英伟达平台上进行翻译。”
由于CUDA在当前人工智能开发过程中的重要地位，这一声明引起了市场的广泛关注。一些业内人士认为，英伟达正在收紧政策，不允许第三方GPU公司的硬件与CUDA软件兼容。
在这方面，英伟达没有回应界面新闻记者的相关询问。
一些熟悉国内GPU市场的投资者向界面新闻记者解释说，英伟达的开发工具不允许用于非英伟达产品，但AMD放弃了资助ZLUDA项目，并将该项目转化为开源，然后再次强调。他进一步表示，英伟达在CUDA软件中更新的条款本质上没有更新任何东西。
ZLUDA是一些海外开发者试图在英特尔和AMD硬件上运行CUDA应用程序的软件项目。该项目试图打破英伟达的CUDA生态障碍，允许CUDA应用程序在第三方硬件上运行，而无需修改源代码，并得到英特尔和AMD的支持。
然而，随着英特尔和AMD转向支持自己的软件平台，ZLUDA项目在今年年初开源。
此前，英特尔和AMD分别推出了OneAPI和ROCM，提供类似的CUDA功能。两家芯片制造商都希望通过建立生态系统和提供更方便的迁移工具来吸引英伟达的客户。
在中国，一些国内GPU制造商采取与CUDA兼容的策略，以确保习惯了英伟达产品的客户在迁移过程中没有障碍。此外，一些制造商还开始培育自己的软件生态系统，包括摩尔线程、悬崖技术、登陆技术等。例如，摩尔线程推出了基于其GPU产品的“MUSA软件架构。
国内GPU公司也正式回应了市场谣言。
3月5日晚，GPU芯片公司摩尔线程发表声明称，摩尔线程MUSA/MUSIFY不涉及英伟达EULA的相关规定，开发人员可以放心使用。摩尔线程进一步强调，其MUSA架构与CUDA无关。
英伟达的竞争对手一直很难将CUDA应用程序转移到第三方硬件平台。
一家国内人工智能芯片公司的中层曾告诉界面记者，一旦用户习惯了CUDA，就很难有动力再次迁移。因为迁移几乎意味着代码被完全重写，工作繁重，耗时，没有经济效益。