第566章 破局奇招

第566章 破局奇招 (第1/2页)

要搞清楚CUDA是什么，先要明白CPU和GPU的区别。
　　
　　CPU架构有复杂的控制单元和巨大缓存。
　　
　　这种设计是为了处理复杂逻辑运算。这要求CPU必须有很强的单核性能。
　　
　　但CPU物理核心数量有限，就算最高端的服务器CPU，面对海量简单计算时，也会因为线程数量限制而排队。
　　
　　快看网的推荐算法，本质是海量矩阵乘法。
　　
　　这些计算本身不复杂，不需要多强逻辑推理，但数量极其庞大。
　　
　　让CPU去算矩阵，是高射炮打蚊子，效率极低，而且容易把服务器撑爆。
　　
　　GPU架构完全不同。
　　
　　GPU没有复杂控制单元，内部塞满了成百上千个简单的流处理器。
　　
　　这些流处理器只能做基础运算。
　　
　　但因为数量庞大，它们可以同时并行处理海量数据。
　　
　　这完美契合了AI算法和推荐系统需要的大规模并行计算。
　　
　　可是，硬件再强，也需要软件驱动。
　　
　　在CUDA出现前，程序员想用显卡算力做非图形渲染的通用计算，简直是噩梦。
　　
　　他们必须把非图形数据，强行伪装成图形像素数据，通过复杂图形API通道传给显卡。
　　
　　等显卡算完，还要把输出像素数据反向解析回通用数据。
　　
　　这种操作极其繁琐，写错一行代码，就会导致程序崩溃。
　　
　　所以，空有强大并行算力，却没人能轻易用在非游戏领域。
　　
　　直到黄仁勋做出大胆决定，推出CUDA。
　　
　　CUDA全称是计算统一设备架构。
　　
　　它本质是一个软件开发平台和编程模型。
　　
　　英伟达在每张显卡底层嵌入了CUDA硬件指令集，同时在软件层面推出一整套编译器、库文件和开发工具。
　　
　　CUDA最伟大也最可怕的地方在于，它允许程序员直接用最普及的C语言，调用显卡底层算力。
　　
　　程序员不再需要学晦涩的图形API，也不需要伪装数据。
　　
　　只要会写C语言，只要装了CUDA开发包，就能轻松把一段并行计算代码跑在英伟达显卡上。
　　
　　这极大降低了GPU通用计算门槛。
　　
　　华尔街投资人不理解，为什么一家卖硬件的公司，要养几千软件工程师维护一个免费给开发者用的平台。
　　
　　但黄仁勋顶住压力，强行推广CUDA。
　　
　　他甚至跑到各大学计算机系，免费发支持CUDA的显卡，鼓励学生用CUDA做科研计算。
　　
　　这是一个极度长远的阳谋。
　　
　　随时间推移，越来越多程序员习惯用CUDA。
　　
　　各种基于CUDA的科学计算库、深度学习框架开始在开源社区生长。
　　
　　当2025年大模型时代爆发，全球科技公司都需要海量算力训练AI时，他们发现一个绝望的现实。
　　
　　所有成熟AI算法，所有好用的深度学习框架，底层代码都是基于CUDA写的。
　　
　　而CUDA，是英伟达的私有闭源技术。
　　
　　它只支持英伟达自家显卡。
　　
　　如果买一批AMD显卡，会发现根本无法运行主流AI算法，因为AMD硬件解析不了CUDA指令。
　　
　　想在AMD显卡上跑通大模型，必须把整个软件生态从底层重写。
　　
　　这个工作量，大到没有公司愿意承担。
　　
　　这就是为什么，到了AI时代，所有人都只能捏着鼻子去抢购英伟达高价算力卡。
　　
　　算力可以制造，但生态一旦形成，就是一道叹息之墙。
　　
　　

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