一则有关英伟达试图在其CUDA软件中封杀第三方GPU公司的消息，正引起国内外人工智能及芯片行业的关注。

　　CUDA是英伟达于2006年推出的一套软件平台，专门用于加速GPU计算。简单来说，它是一种程序语言和编程模型，可以让开发者利用GPU算力进行编程和微调，降低用GPU处理数据的复杂程度。

　　由于英伟达多年下来不断的研发调整和优化医疗器械企业，构建出整个“GPU加速生态”医疗器械企业，成为许多GPU加速应用程序的标准。许多研究人员和开发者也早已习惯使用CUDA，用于AI开发、医疗器械企业科学计算等。

　　因此，英伟达的竞争对手们为了尽量不改变用户习惯，都会选择用各种手段在自己的GPU芯片上兼容CUDA。

　　不过，近日有用户发现，英伟达在其CUDA软件11.6及更高版本的EULA（最终用户许可协议）中提及：“你不能逆向工程、反编译或反汇编使用此SDK生成的任何结果，并在非英伟达平台上进行转译。”

　　由于CUDA在目前人工智能开发过程中的重要地位，这一表述引起市场广泛关注。有部分行业人士据此解读认为，英伟达正收紧政策，不允许第三方GPU公司的硬件兼容CUDA软件。

　　有熟悉国内GPU市场的投资人向界面新闻记者解释，原本英伟达的开发工具就不被允许用在非英伟达产品上，只是之前AMD放弃资助ZLUDA项目，并将这个项目变成开源以后，再侧面强调一次而已。他进一步称，此次英伟达在CUDA软件中更新的条款，实质上没有更新任何东西。

　　所谓ZLUDA，是一部分海外开发者尝试在英特尔、AMD硬件上运行CUDA应用的软件项目。该项目尝试打破英伟达的CUDA生态壁垒，允许CUDA应用无需修改源代码即可在第三方硬件上运行，并一度得到英特尔、医疗器械企业AMD的支持。

　　但随着英特尔、AMD转向支持自有软件平台，ZLUDA项目运转举步维艰，该项目于今年初开源。

　　此前，英特尔和AMD分别推出了OneAPI和ROCm，提供类似CUDA功能。两大芯片厂商都希望通过搭建生态系统以及提供更便捷的迁移工具，试图将英伟达的客户吸引过来。

　　在国内，目前一部分国产GPU厂商采取兼容CUDA的策略，以确保用惯了英伟达产品的客户在迁移时没有障碍。另外也有厂商着手培育自己的软件生态，其中包括摩尔线程、壁仞科技、登临科技等。如摩尔线程推出基于旗下GPU产品的“MUSA”软件架构。

　　3月5日晚，GPU芯片公司摩尔线程发布声明称：摩尔线程MUSA/MUSIFY不涉及英伟达EULA相关条款，开发者可放心使用医疗器械企业。摩尔线程进一步强调称，由其推出的MUSA架构，与CUDA无任何依赖关系。

　　一直以来，对于如何将CUDA应用迁移到第三方硬件平台，是英伟达对手们的一个难点。

　　一位国内AI芯片企业中层曾向界面记者表示，用户一旦习惯了CUDA，便很难有动力再迁移出去。因为迁移几乎意味着代码完全重写，工作繁重耗时且不产生经济效益。