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一周前华为宣布决定开源 CANN（神经网络计算架构）软件工具包，科技行业仍在处理这一举措对人工智能发展未来的意义。通过向全球开发者免费提供其替代 CUDA 的华为 CANN 开源版本，这家中国科技巨头打响了对抗英伟达近二十年来在人工智能计算领域持续主导地位的重要一枪。尽管这是对现状的显著挑战，但真正的问题是华为能否克服近二十年来使 CUDA 几乎未受挑战的重大技术和系统障碍。
CANN 是什么以及为何重要？CANN 是华为的异构计算架构，提供多层次编程接口，帮助开发者构建针对华为昇腾人工智能 GPU 优化的人工智能应用。2018 年作为华为人工智能战略的一部分首次推出，CANN 相当于英伟达的 CUDA 平台。CANN 为昇腾上的人工智能应用提供 API，为开发者提供了构建高级和高性能密集型应用的多种选择。该架构代表了围绕华为人工智能硬件创建全面软件生态系统的多年发展成果。
开源决策背后的战略时机
华为做出将 CANN 开源的决定正值美中科技关系特别紧张的时刻。华为轮值董事长徐直军在公司北京开发者大会上表示，这一举措将有助于“加速开发者的创新”和“使昇腾更易于使用”。该公告紧随中国网信办对英伟达展开调查之后，调查基于所谓的“严重安全问题”涉及英伟达处理器以及美国立法者要求在芯片硬件中添加跟踪功能。监管审查给这两个超级大国之间已经紧张的关系增添了另一层复杂性。
CUDA 对人工智能发展的垄断地位
要理解华为此举的重要性，重要的是要研究英伟达的 CUDA 主导地位。CUDA 常被描述为一个封闭的“护城河”，有时甚至是“沼泽”，被一些人视为寻求跨平台兼容性的开发者的障碍。在过去二十年中，它与英伟达硬件的紧密集成将开发者锁定在一个单一供应商的生态系统中，通过翻译层将 CUDA 引入其他 GPU 架构的所有努力都被该公司阻止。它在 CUDA 许可协议中添加了条款，阻止开发者通过翻译层在第三方 GPU 上运行 CUDA。许多中国人工智能开发者使用英伟达的 GPU 部分是因为 CUDA 平台，多年来它一直是默认的开发平台。这种情况凸显了华为在说服开发者迁移到其生态系统方面面临的挑战。
行业分析和市场影响
技术分析师对华为的开源策略给出了不同的评估。虽然开源 CANN 可以帮助华为加速其内部软件工具包的采用，从而加速其硬件的采用，但要使 CANN 与 CUDA 的生态系统支持相匹配可能需要数年时间，CUDA 已连续维护并改进了近二十年。竞争格局显示了华为面临的挑战的规模。即使具有开源地位，采用也可能取决于 CANN 如何支持现有的人工智能框架，特别是对于大型语言模型和人工智能写作工具中的新兴工作负载。CUDA 周围的软件生态系统包括数千个优化的库和多年开发的广泛文档。然而，有迹象表明华为的硬件取得了进展，有多项声称某些昇腾芯片在特定条件下可以超越英伟达处理器。报告显示 CloudMatrix 384 的基准结果。