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ad显卡,会发现根本无法运行主流ai算法,因为ad硬件解析不了cuda指令。



想在ad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。



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。


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