CUDA 生态的护城河有多深?在AI训练和推理领域, NVIDIA 凭借CUDA软件...
当AMD试图填平CUDA护城河之际,NVIDIA工程师正加班加点往护城河里加深水位,引入新功能、新库和性能更新,其深度来自十几年的投入和网络效应积累,短期内竞争者难以完全逾越(这个短期,我的定义是10年以上)。 CUDA堆栈经过长期打磨,功能完善且稳定可靠,相比之下,后来者的软件经常被曝出bug和缺功能,影响用户体验。因此,即便某些
英伟达 CUDA 护城河:一道难以逾越的技术壁垒?
短期内，CUDA 地位仍难以撼动。但技术演进的浪潮从未停歇：开源框架正在打破生态壁垒，硬件创新不断冲击传统架构。就像当年 ARM 用精简指令集挑战 x86 霸权，AI 芯片的江湖或许正在孕育新的颠覆者。对于开发者而言，与其纠结于谁主沉浮，不如关注那些真正解决痛点的技术 —— 毕竟，能落地的 AI，才是好 AI。
CUDA 之于英伟达,是牢不可破的护城河,还是将被攻破的防线?
英伟达 CUDA 可以说是一道难以逾越的技术壁垒，其在市场生态、技术特性、开发支持等方面都构筑了深厚的 “护城河”，具体体现在以下几个方面：强大的生态系统 开发者众多：经过多年发展，CUDA 拥有庞大的开发者社区，全球有 500 万开发者。这些开发者基于 CUDA 开发了大量的应用程序和算法，涵盖图像与视频处理、计算生...
CUDA:英伟达的金字塔基石,为何成其他GPU厂商难以逾越的沼泽?
CUDA的锁定效应极其强大。一旦开发者投入到CUDA生态中，他们就很难再脱离。因为要转向其他GPU框架，不仅意味着要重写代码、重新学习新工具，还可能需要重新优化整个计算流程。这种巨大的转换成本使得许多企业和开发者宁愿继续依赖英伟达的产品，而不是冒险去探索其他选择。要理解CUDA在GPU市场中的地位，可以将其类比为操作...
CUDA护城河,太难跨越了
由于 AMD 的软件质量保证 (QA) 文化弱于预期，并且开箱即用的体验具有挑战性，因此 AMD 尚未跨越 CUDA 护城河。随着 AMD 试图填补 CUDA 护城河，NVIDIA 工程师正在加班加点地通过新功能、库和性能更新来加深该护城河。我们与 Nvidia 和 AMD 分享了 GEMM 基准测试和单节点训练的基准测试源代码和中间测试结果，并...
英伟达CUDA护城河深度解析:20年霸权与四面楚歌
至少需要5年"。 云厂商叛变：AWS Trainium芯片通过定制编译器实现比H100低40%的训练成本，但开发者抱怨："遇到冷门算子仍需回退到英伟达平台"。 在这场多维战争中，CUDA的护城河正在从"不可逾越"变为"代价高昂"。--- 文末互动 > "如果你有1亿元预算，会投资CUDA生态还是国产替代方案？" #英伟达CUDA# ...
英伟达建立的CUDA护城河到底有多深?
其实可以想见，这个问题的答案取决于我们想要实现的目标。如果正面向GPU进行底层编程，那么CUDA护城河就相当真实具体，意味着必须对现有代码进行移植、重构和优化才能在其他替代硬件上运行。这并不难理解，毕竟CUDA和英伟达芯片中的某些硬件调用在英特尔或者AMD硬件当中根本不存在——反之亦然。也就是说要想把三年、四年...
CUDA的时代和时代的CUDA:谈谈CUDA护城河 - 知乎
“CUDA 护城河理论” 主要是指 NVIDIA围绕其 CUDA技术构建的一系列竞争优势,使得其他竞争对手难以轻易进入和挑战其在相关市场的领导地位,让它在3万亿市值基础上可以继续高歌猛进。 CUDA作为GPU的编程模型,也是和我们MLSys从业者最相关的话题。这篇文章谈谈我对CUDA护城河理论的一些不成熟的看法。 我与CUDA 我是一个老...
英伟达市值登顶:AI 时代的算力帝国崛起
2. CUDA 生态的统治力 英伟达构建的 CUDA 软件生态形成了难以逾越的护城河：开发者粘性：全球超 500 万开发者使用 CUDA 进行 AI 模型开发，迁移至 AMD 或英特尔平台需重构代码，时间成本高达数百万美元。软件定义硬件：通过 TensorRT、PyTorch 等工具链，英伟达将硬件性能转化为开发效率，即使竞争对手推出同等算力芯片，...
英伟达CUDA护城河,到底有多深?
大多数的AI新创都奠基于英伟达的CUDA平台,英伟达的策略就是让平台衍生出庞大的软件生态,让后者难以突破。 从明天开始,Nvidia 将举办 GTC 开发者大会。这个盛会如今已成为业界关注的焦点。随着英伟达的崛起,许多人一直在问英伟达的软件在多大程度上为其硬件提供了持久的竞争护城河。由于我们收到了很多相关问题,因此我们想...
巨头想要“围剿”英伟达CUDA?恐怕没那么容易……
护城河难跨 CUDA之所以能成为英伟达的护城河，正是因为其庞大的GPU软件计算生态。你可以把他理解成GPU的Windows系统，虽然有Linux这样的替代品，但因为多年以来构成起来的生态以及用户粘性，很少会有科技企业会放弃这个编程语言从头训练AI产品。从本质上讲，是否使用CUDA，还是取决于任务的需求。对于较小的AI设备的话
AI“核弹头”:英伟达NVIDIA的帝国、护城河与挑战者们 - 知乎
第二章:CUDA生态护城河——一座难以逾越的“软件长城” 如果说NVIDIA强大的硬件是其帝国的“钢铁之躯”,是令人生畏的锋利武器,那么其耗费了近二十年心血构建的CUDA(Compute Unified Device Architecture)软件平台,就是这个帝国不可复制的、拥有自主意识的“灵魂”和“神经中枢”。在AI算力的战争中,硬件的领先或许可以...
英伟达CUDA护城河,如何破
英伟达CUDA护城河,如何破? 英伟达的CUDA不仅让老黄的技术名声大噪,还帮助公司构建了一个深不可测的生态护城河。无论是AMD这样的GPU竞争对手,还是其他专注于NPU或ASIC的公司,在试图吸引用户时,都不可避免地会遇到一个巨大的障碍——CUDA软件的迁移工作量。 许多厂家试图开发一套与CUDA兼容的软件,虽然这些努力取得了一...
英伟达的AI护城河:从GPU创新到生态系统的筑造_显卡_什么值得买
英伟达的AI护城河:从GPU创新到生态系统的筑造 在当今数字化浪潮中,AI成为推动科技发展的核心力量,英伟达(NVIDIA)在这一领域无疑是最耀眼的明星之一。英伟达从游戏显卡巨头转变为AI芯片霸主,构建了难以逾越的“护城河”。这一成果来源于多个方面。 英伟达在图形处理单元(GPU)技术上的革命性创新,为其奠定了坚实的技术...
为什么说CUDA是英伟达在深度学习芯片领域的关键护城河?-ZOL问答
还有待市场进一步验证。但可以肯定的是，CUDA作为连接软硬件的关键桥梁，依然是这个领域中最难以逾越的...
英伟达的CUDA,DeepSeek只“击穿”了50% 最近,关于DeepSeek是否能够...
从更深层的角度来看,CUDA的影响力似乎已经不仅仅是技术层面的创新,它更多地形成了英伟达对AI市场的“垄断式控制”。英伟达通过其CUDA平台,实际上已经在全球范围内构筑了一道难以逾越的“隐形护城河”。这道壁垒不仅限制了国产GPU厂商的硬件竞争力,也让其在软件生态和应用场景中无法突破。
为什么说CUDA是NVIDIA的护城河?
先说是不是,严谨来说,在面向深度学习的计算芯片业务中,优秀的硬件架构,深厚且完善的软件生态都是护城河,但我认为CUDA是护城河中最关键的一环。 硬件和软件作为护城河都有各自的缺陷。 硬件作为护城河的缺陷在于缺乏用户粘性,硬件的竞争就像一轮轮地打擂台,制程每前进一步就...
芯片大佬聚首,合力攻破CUDA护城河_Nvidia_硬件_开发
不过,尽管 CUDA 护城河对于希望扩大对替代硬件平台的支持的开发人员来说无疑是现实,但在内核级别编写代码的开发人员数量相对较少 —— 至少英特尔和 AMD 的高管是这么告诉El Reg 的。 英特尔数据中心和 AI 软件副总裁 Bill Pearson 在最近接受 The Register 采访时表示:“几年前,一切都是 CUDA,人们都在直接层面进...
深度拆解英伟达“芯”事:Deepseek来袭,CUDA霸权依旧?算力狂潮下的估值...
3.2 CUDA 生态: 构筑 AI 大模型时代难以逾越的“算力长城” 理解了 Deepseek “平民化部署” 的真相, 我们再来深入剖析 CUDA 生态的技术壁垒。 为什么说在 AI 大模型时代, 我们依然 “绕不开” CUDA? 这不仅仅是“先发优势”或“生态惯性”那么简单, 而是有着深刻的技术逻辑与生态根基作为支撑。