英伟达现在为什么甩AMD几条街了？来看看原因 - 为何英伟达击败AMD？

但CUDA本质上不是技术变革，而是思想变革。在这之前，芯片制造商，最多只考虑到芯片如何适配到OS，调好固件、写好驱动层，实现系统调用所需的接口，其余交给更下游的应用软件开发商。

CUDA并不是仅仅把算子和并行计算调度做好，然后坐等适配，而是直接触达CUDA能够落地的场景，把这个场景所需要的软件的所有中间环节都全包了。

CUDA是英伟达GPU架构的最基本的可调度执行单元，CUDA也是一门类C语言的并行计算编程的学问。但实现CUDA为基础的复杂的SIMD硬件调度架构、实现CUDA语言编译器、运行时，只是英伟达所做的许多事中最基础的。

如果英伟达只做这几件事，它完全在技术上可以把开发链路打通，但绝对不会成为许多计算领域的不可替代的事实标准，更不可能变成AMD+Intel+博通等竞品联手也过不去的护城河。

英伟达最初做CUDA时，几乎是主动去高校、企业主动去采集需求。把整个行业的需求理清，然后把这些未必会支付资金、未必会一定采用CUDA套件的“潜在”客户当甲方，组建研发团队开发整套软件、函数库、sdk。

有些库并不和CUDA有关，但它是CUDA落地的某个场景可能需要的，英伟达也会投入软件人力去给开源社区贡献。

为了让客户接受CUDA，英伟达几乎直接向高校白送GPU，用户甚至不需要了解CUDA的许多细节，只要往电脑里插上N卡、装好驱动和指定的几个软件，就可以无缝接入原有工作流。

而在接入之后，用户发现，它的速度比此前快10倍都不止。然后用户就陷进去，再也离不开CUDA了。

最终，CUDA成了个体系，它既不单指GPU里的那个最小硬件单元，也不仅仅是那个类C编程语言，而是这个体系构筑的一切上层建筑。

AMD或英特尔兵临城下，也无法今天替换这个体的一部分模块，明天替换另一部分模块，慢慢的让深陷CUDA的用户无痛转移到自己的平台。

即使老黄允许、用户配合，也很难绕开英伟达的GPU做到这一点，即使从0开始复刻CUDA，那也将是一个很长的周期，哪个商业公司能够支撑起交付周期如此久的长期投入，还是个复制品呢?何况CUDA也在不断演化，等实现了CUDA复刻版，老黄已经抓住了新的增长点练新的神功了也未可知。

所以即使Jim Keller也只能说：“CUDA不是护城河，是沼泽”。CUDA早就把整个行业都陷进去了，就是硅仙人，也没办法把任何一个商业公司从其中拽出来。

何况在2024年，天时也不在英伟达的对手那里。

老黄当年搞CUDA，刚好赶上2007年后全球计算机普及浪潮，在那之前，只有少数几个GPU公司注意到GPU的通用并行计算能力，但谁也不知道该如何落地。2024年，全球再没有当年的市场增量了，所以没有第二家可以重新CUDA。

HIP/OpenCL都是各家先后对抗CUDA尝试失败的结果，我认为他们的失败，最核心的原因都是因为对最终要落地哪些场景的不理解，从而天马行空地盲目指定技术路线。

回看英伟达，从它的硬件架构选择SIMT形式而非VLIW、决心创造CUDA语言编译器等，都是长期规划，从未来需求反过来影响技术决策。

老黄是英伟达的创始人，是公司的灵魂人物，又是个技术出身的工程师。只有老黄这样一个人——既有卓越的技术视野、又不同于对投资者负责的职业经理人的企业总裁，才可能有能力和执行力长期持续布局和投入CUDA。英特尔、AMD、博通等大厂是不可能有这么一个人主导这一切的。

英伟达也不是没走弯路，但相比而言，ATI-AMD更像是赌，Intel在GPU领域更像是急不可耐秀技术，它们都不可能成为第二个英伟达。

ROCm至今，它能够占据一席之地依然具有偶然性。AMD某些方面，在步英伟达老路。但英伟达跑太快了，走它的老路，不仅不会追上它反而有可能被甩越来越远。

AMD在2012年终于下定决心革新GPU架构了，VLIW具有不错的能效，但在GPGPU领域的编程复杂性让它上限不高，于是第一代AMD血统的SIMT架构GCN诞生了。GCN虽然被寄予厚望，也验证了在通用计算领域具有良好表现。

但它在图形渲染的性能上并不出众，甚至是IPC偏低。AMD发现，老黄可以在计算卡架构上强行优化，做图形渲染，而自己不行。于是在GCN磨蹭了七八年后，又分成了CDNA/RDNA两个架构。

但老黄哪里会原地不动呢?RDNA开始在光栅性能上追赶英伟达时，老黄又打出了DLSS/RayTracing，开了一个新赛道，你跟不跟?

这里又能够看出老黄做芯片的思路的先进性，DLSS并不是纯粹芯片设计团队能够想出来的花活。而是软件团队思考实现流程(利用神经网络算法植入预训练的模型进行分辨率细节还原，张量计算单元可以加速这一算法)。将这部分作为需求提交给芯片团队，由芯片团队设计加速单元(张量计算单元)后，软件团队再调度并包装成编程接口。

AMD最初没有考虑这么久远，它是传统回溯算法并不和特定硬件绑定的，因此在FSR迭代了几版之后，效能开始被老黄甩开，又不得不考虑硬件加入加速单元。光追等其他花活同理。

老黄说，英伟达不是芯片公司，而是软件公司。它的意思是，芯片只是英伟达软件帝国的核心，它是围绕这个芯GPU把一切软件生态都做了。2024年初，英伟达拥有约24000工程师，其中17000是软件开发者。

这种方式，让AMD即使技术路线紧紧跟随，但团队构成截然不同使得后者连抄作业都抄不动。所以 A高管才会在媒体上说，AMD不准备再弄一套CUDA，除了没天时，还因为抄不动。

目前AMD和业界所认为的“CUDA软肋”，其实不过是新的增长点即大模型训练，这些软件上层框架可以绕过CUDA直接调用CPU的编程接口，代表就是PyTorch。

但这也只能说明，在这个新兴领域，CUDA具有可替代性，AMD等厂商有了机会。并不能说明CUDA将错失这个新风口，更不能说明CUDA将被全面取代。

实际上，DLSS的算力瓶颈在张量计算，于是老黄往卡里加入了TensorCore。然后，GPT火了，人们发现大模型训练，需要大量的张量计算，加上既有的CUDA软件栈。英伟达股价原地飞升，一路超越苹果台积电微软，坐上世界第一，AMD和英特尔加一起市值都赶不上老黄。这泼天富贵到底是巧合还是英伟达早有准备?

CDNA发现至今，尤其是MI300系列，通过整合几种先进封装的方式，将HBM、CPU、GPU整合在一起。Infinity Fabric将多个CPU/GPU小芯片灵活配置，支持UMA并支持最多八路并行仍可以维持访存一致性，又能够保持强大的计算性能。这一切都表明，AMD在苏妈的带领下，拥有很强的芯片设计能力。

但即便如此，苏妈的投资者电话会议吹风，也只敢说目标的市场占有率为10%，和老黄比，这是一个何其卑微的目标?

AMD可以靠Zen架构蚕食Intel CPU在服务器领域、在客户端PC领域的存量市场从Intel身上撕下一块块肉，却对黄教主打下的江山毫无办法。