为什么大厂做AI训练都选择英伟达而不是英特尔AMD
为什么大厂做AI训练都选择英伟达而不是英特尔AMD
大厂选择英伟达的GPU进行AI训练，而非英特尔或AMD的产品，主要是基于以下几个原因： 1. CUDA生态系统的成熟： 英伟达的CUDA编程平台是最早且最为成熟的GPU并行计算框架之一，提供了丰富的库和工具，如cuDNN、TensorRT等，这些专门为深度学习优化的库极大地简化了开发流程。开发者社区对CUDA的广泛支持意味着更多现成的AI模型、框架和工具可以直接在英伟达GPU上运行，降低了开发成本和时间。 2. 性能优势： 英伟达在GPU架构设计上持续创新，特别是在AI训练所需的浮点运算、张量运算等方面，其GPU（如A100、H100及后续的新GPU）提供了高性能和高吞吐量，适合大规模并行计算任务。英伟达的Tensor Cores专门针对深度学习中的矩阵乘法和张量运算做了优化，大幅提升了训练效率。 3. 市场先发优势： 英伟达较早认识到GPU在AI领域的潜力，并迅速占据了市场主导地位。这种先发优势让英伟达在AI训练硬件领域积累了大量用户案例和成功故事，形成了一定程度的行业标准效应。 4. 软件和硬件的紧密结合： 英伟达不仅提供硬件，还有一整套从底层驱动到高层应用软件的解决方案，确保了硬件性能的充分发挥。此外，英伟达持续更新的软件栈和工具链，使得开发者可以轻松地调优和监控AI训练过程。 5. 行业合作与支持： 英伟达与众多AI领域的研究机构、企业和云服务商建立了紧密的合作关系，为用户提供从硬件到云服务的全方位支持。这种生态系统为用户提供了便利，也加强了英伟达在市场的地位。 尽管英特尔和AMD近年来在AI领域加大了投资，推出了专门针对AI训练的加速器（如英特尔的Gaudi系列和AMD的MI300），并努力构建自己的软件生态系统，但英伟达在AI训练市场的领先地位短期内仍难以撼动，主要是因为其深厚的技术积累、成熟的生态系统以及广泛的认可度。然而，随着竞争者的不断追赶和技术的发展，未来的市场格局仍有可能发生变化。
黄仁勋与英伟达的坚持
黄仁勋和英伟达坚持在其GPU中集成CUDA技术，并将其作为核心竞争力。 1. 先发优势与生态系统建设： CUDA是英伟达在2006年推出的并行计算平台和应用程序接口，是最早面向通用计算的GPU编程模型之一。英伟达通过早期进入市场，建立了庞大的开发者社区和生态系统。这个生态系统包括了各种库、工具、框架以及教育材料，形成了强大的网络效应，使得开发者更倾向于使用CUDA进行GPU编程。 2. 性能优化与专有技术： CUDA直接针对英伟达GPU的架构进行了优化，能够充分发挥其硬件潜能，尤其是在科学计算、深度学习等领域。英伟达通过不断的GPU架构迭代和CUDA版本升级，确保了持续的性能提升，为用户提供最佳的计算体验。 3. 行业标准地位： CUDA已成为事实上的一些高性能计算和AI应用的行业标准。许多流行的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，都提供了对CUDA的原生支持，这意味着开发者可以无缝地在英伟达GPU上运行他们的代码，无需额外的适配工作。 4. 差异化竞争策略： 通过CUDA，英伟达创建了一个独特的技术壁垒，使其GPU产品在特定市场（如AI、HPC）中与英特尔和AMD的CPU或GPU形成明显区隔。这种差异化的技术优势有助于英伟达维持其在这些领域的领先地位。 至于为何其他厂商没有相应功能，这与它们的战略选择和技术路径有关：
- 技术难度与投资：建立类似CUDA这样的生态系统需要巨大的研发投入，包括硬件设计、软件开发、开发者关系维护等，这对于任何公司来说都是一项重大的挑战。
- 市场定位：英特尔和AMD虽然也推出了各自的GPU加速技术（如英特尔的oneAPI和OpenCL，AMD的ROCm平台），但它们可能更侧重于CPU业务或者采取了不同的市场策略，未像英伟达那样全力投入到GPU通用计算的推广中。
- 生态跟随者困境：即便其他厂商试图建立类似的生态系统，由于CUDA的广泛接受度，开发者迁移成本高，新平台很难快速吸引足够的用户基础，形成足够规模的开发者社区。 因此，黄仁勋坚持CUDA策略，是基于英伟达在GPU计算领域的长远布局和对市场趋势的深刻洞察。