文章探讨了英伟达在中国的AI芯片市场中的主导地位，尽管面临美国的出口限制。其核心优势在于强大的CUDA生态系统，这使得英伟达的GPU在AI领域难以被取代。相比之下，华为等竞争对手的AI芯片在生态系统和开发者支持方面仍有差距。文章分析了华为的CANN平台与英伟达CUDA的差异，以及华为转向GPGPU芯片的策略，旨在提升其在中国AI芯片市场的竞争力。文章强调了CUDA在程序开发上的友好性，以及GPGPU在通用计算任务上的灵活性。

💡英伟达的CUDA生态是其核心竞争力，即使受到出口限制，其产品仍是中国大陆最受欢迎的AI芯片，这得益于其GPGPU架构和强大的CUDA生态。

💻华为的CANN异构计算架构与英伟达CUDA相比，在生态系统和开发者支持方面存在差距，这是华为提升AI芯片市场份额的主要瓶颈之一。

👨‍💻CUDA是一种更友好的高级语言，降低了开发难度，开发者可以专注于程序和算法，而无需过多考虑GPU的底层执行细节，这使得CUDA在AI开发中更受欢迎。

⚙️华为的昇腾AI芯片是为AI计算优化的ASIC，虽然在特定任务上性能优越，但在通用计算任务上的效率和灵活性不如GPGPU。

🔄华为正在转变AI芯片设计策略，从ASIC转向GPGPU芯片，并配备新的软件，以兼容CUDA编程语言，从而扩大其AI芯片的应用范围，提升市场份额。

快科技7月13日消息，NVIDIA难以取代的不是硬件，而是CUDA生态。

据报道，尽管美国对中国实施半导体出口制裁，阻止NVIDIA在中国大陆销售其先进的AI芯片，但它的产品仍然是中国大陆需求最广泛的AI芯片，而这主要是得益于英伟达GPGPU架构及强大的CUDA生态。

虽然华为也推出了CANN（Compute Architecture for Neural Networks）异构计算架构，但它的生态系统和开发者支持，相比NVIDIA的CUDA生态还是要差很多。

The Information发布的一份报告指出，华为想要提升其AI芯片在中国大陆市场的份额，正面临的一个主要瓶颈，即华为AI芯片采用的是CANN软件平台来实现算力调度与执行。但是，CANN并未得到行业的广泛的支持，远不及英伟达的CUDA。

对于程序开发人员来说，CUDA是一种更加友好的高级语言，开发者只需要专注于程序和算法最相关的运行逻辑，而不太需要考虑具体的程序是如何在GPU等硬件上具体如何执行计算的，从而能够降低开发难度。

GPU本身是设计来支持图形计算的，但其强大的并行计算能力使得它能够处理各种计算任务。随后，NVIDIA就针对AI应用推出了有很强的编程灵活性和适应性的GPGPU，结合自己的CUDA软件编程框架，可以处理不同类型的负载，比如图形渲染、科学计算、深度学习等。

此外，华为的昇腾AI芯片是为AI计算优化的ASIC（专用集成电路），它主要针对深度学习推理和训练进行特化。这种定制化使得它在特定任务上有更高的性能和能效，但对于图形渲染、并行计算、科学计算等通用计算任务上的效率和灵活性就不如GPGPU。

据悉，华为正在寻求改变其人工智能芯片设计策略，从 ASIC （专用集成电路）转向GPGPU（通用图形处理器）芯片，新的AI芯片在转向GPGPU后将配备新的软件，允许用户通过中间件以兼容的CUDA编程语言，该软件也可以将CUDA的指令转换为适用于华为AI芯片的语言。

报道指出，此举将使华为的AI芯片能够被更广泛地使用，增加其在中国AI芯片市场的份额。