英伟达早年推出了 CUDA 生态,形成了 GPU 开发生态的护城河。CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由英伟达公司于 2007 年推出的通用并行计算架构,它包含 CUDA 指令集架构以及 GPU 内部的并行计算引擎,支持 C/C++/Python 等编程语言。采用统一的 CUDA 开发架构,能够使 GPU 开发具备广泛的可移植性,便于开发复杂的计算产品。以开发 AI 芯片为例,它包含数据处理、特征工程、机器学习、模型评估等多个环节,每一个环节都需要大量的数据运算,而 CUDA-X AI 平台则能够提供足够的开发工具,降低开发难度。随着 CUDA 生态体系的完善,它将吸引更多的 GPU 开发者,形成更加牢固的生态壁垒,如同电脑领域的 Windows 系统、手机领域的安卓系统。
英伟达早年推出了 CUDA 生态,形成了 GPU 开发生态的护城河。CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由英伟达公司于 2007 年推出的通用并行计算架构,它包含 CUDA 指令集架构以及 GPU 内部的并行计算引擎,支持 C/C++/Python 等编程语言。采用统一的 CUDA 开发架构,能够使 GPU 开发具备广泛的可移植性,便于开发复杂的计算产品。以开发 AI 芯片为例,它包含数据处理、特征工程、机器学习、模型评估等多个环节,每一个环节都需要大量的数据运算,而 CUDA-X AI 平台则能够提供足够的开发工具,降低开发难度。随着 CUDA 生态体系的完善,它将吸引更多的 GPU 开发者,形成更加牢固的生态壁垒,如同电脑领域的 Windows 系统、手机领域的安卓系统。