对标英伟达CUDA,华为宣布开源CANN,开源 华为
(文/观察者网 吕栋 编辑/张广凯)
“华为AI战略的核心是算力,并坚持昇腾硬件变现。”他说道。
与CANN作用类似的,还有英伟达的CUDA和AMD的ROCm,以及中国摩尔线程的MUSA、壁仞科技的BIRENSUPA、寒武纪的Neuware和海光信息的DTK等等。但最知名和影响力最大的还是英伟达的CUDA,它与英伟达GPU和NVlink构成英伟达的核心护城河。
AI全栈软硬件架构
CUDA并不是单点技术,而是由多种技能栈和算子加速库等组成的软件生态系统。
“CUDA生态系统埋藏着巨大的迁移成本,它充当PyTorch和英伟达GPU之间的桥梁。从CUDA迁移的开发者通常必须重写大量代码,被迫使用不太成熟的替代库。此外,开发者还会失去围绕CUDA发展起来的庞大故障排除社区的支持。”有行业人士对观察者网说道。
换言之,英伟达GPU之所以受欢迎,并不仅是因为硬件的性能高,同时也因为CUDA软件系统生态的完善,让开发者可以更高效的发挥GPU本身的性能,降低使用成本。
华为在制裁前后发展了自己的昇腾芯片,虽然昇腾是NPU架构,但也需要CANN来发挥“CUDA”的角色。与CANN配套的是华为自研深度学习框架MindSpore,其作用类似于PyTorch,这些工具共同构成了华为原生的AI软硬件方案,以对标以英伟达为中心的PyTorch+CUDA方案。
华为专家还对观察者网表示,“我们坚持CANN实现分层深度开放,从最底层的算子开发层,到模型开发层、推理层,进一步兼容三方开源框架,让运行在三方框架、推理引擎上的模型/应用迁移至昇腾无需修改。面向应用开发层,我们将面向应用开发提供更多SDK,让应用部署更便捷,模型训练和推理更高效。”
但不可否认,与发展了18年的CUDA生态相比,刚起步六七年的CANN,易用性和生态丰富度仍存在差距,并且任重道远。去年9月外媒报道,为了让客户适应新生态,华为效仿英伟达最初推广CUDA的策略,向百度、科大讯飞和腾讯派遣了工程团队,帮助他们在CANN环境中重现和优化现有的基于CUDA的训练代码。
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