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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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夏冬放下手机，揉了揉眉心。
他现在处境很矛盾。
如果批准吴泽明的迁移方案，盛夏科技算力危机立刻就能解决。
凭借CUDA的并行计算能力，快看网推荐算法效率至少提升数十倍，服务器压力彻底释放。
但这等于替英伟达测试他们还不成熟的早期生态。
盛夏科技作为国内目前数据量最大、算法最先进的互联网公司，一旦全面拥抱CUDA，在这个平台跑通所有推荐逻辑。
那就会形成路径依赖。
盛夏科技的程序员会越来越习惯调用CUDA函数库。
等几年后，陆奇和国内团队把盛夏科技自己的通用GPU流片成功。
夏冬总不能指望自家硬件去支持对手的私有协议。
到那时，盛夏科技自己开发的GPU，会面临完全没有软件可跑的尴尬。
要让手下这批习惯了CUDA的程序员，重新学一套新指令集，把快看网庞大的底层代码全部重写。
那将是一场灾难。
时间成本和试错成本，都会拖垮整个公司。
夏冬在办公室里踱步。
不能因噎废食，服务器必须救，现阶段只有英伟达显卡加CUDA能解决燃眉之急。
但这口毒奶，不能毫无防备地咽下去。
一旦底层的代码全部基于CUDA编写，盛夏科技的整个软件生态就会被牢牢绑死在英伟达的战车上。
将来盛夏科技自己研发的通用GPU造出来了，难道还要去恳求老黄开放接口授权吗？
老黄绝对不会同意。
到时候自己花上百亿造出来的芯片，就会变成一堆没有软件适配的废硅片。
重写底层代码？
这个体量的代码重构，必定是个大工程，伤筋动骨。
夏冬站起身，在宽敞的办公室里来回踱步。
他陷入了一个思维的死胡同。
硬件打不过，软件又被绑定。
似乎是个无解的死局。
突然，他的动作停住了。
一个极其大胆，甚至有些疯狂的想法，在他的脑海中成型。
他猛地拍了一下大腿。
暗骂自己愚蠢。
干嘛非要去跟老黄在底层硬件框架上死磕？
未来的假想敌英伟达，真正的护城河根本不是那块硅板，而是CUDA这个闭源软件生态。
全球的程序员都习惯了用CUDA写代码，这才是最可怕的路径依赖。
夏冬咧开嘴，思路瞬间全打开了。
既然CUDA是护城河，那自己就不需要在起步阶段死磕硬件。
打败魔法的最好方式，就是创造一种新的魔法。
他完全可以做一个跨平台的类似CUDA的底层框架。
把复杂的底层指令集全部封装起来，给程序员提供一套极其简单好用的高级API接口。
现阶段，这个框架的底层完美兼容英伟达的显卡，利用老黄的算力来培养自己的开发者生态。
等到几年后，盛夏科技自己的通用GPU流片成功。
开发者们根本不需要去学什么新指令集，也不用重写代码。
只需要在开发框架的后台，把运行环境从“英伟达”切换成“盛夏”就行了。
这样一来，英伟达现在卖给他的每一块显卡，都是在给盛夏科技未来的软件生态打工。