在中美科技竞争持续深入的背景下，人工智能计算生态的自主可控已成为关键议题。英伟达凭借其CUDA生态在全球AI训练与推理市场中占据主导地位，其于CUDA 11.6用户许可中明确禁止在其他硬件平台上通过翻译层运行CUDA，进一步强化了其生态封闭性。此前，AMD及Intel亦曾因兼容CUDA的相关尝试收到法律警告。

在这一背景下，华为昇腾所采取的一系列技术及生态策略引起行业高度关注。其路径可概括为：从专用ASIC转向通用GPGPU架构，全面开源其CANN软件栈，并借助社区力量实现CUDA生态兼容，以逐步构建自主可控且具备国际竞争力的AI算力体系。

人工智能基础软件生态：CUDA的主导地位

AI算力竞争已超越单纯硬件算力（TFLOPS）层面，演进为生态系统级别的较量。英伟达的核心壁垒并非仅源自GPU硬件，更在于其建立的CUDA（Compute Unified Device Architecture）软件生态。该生态包括编译器（NVCC）、高度优化的数学库（如cuBLAS、cuDNN）、调试与分析工具（Nsight），以及面向多种科学计算与AI场景的专用软件开发套件（SDK）。

全球数百万开发者及主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch、JAX）均深度依赖CUDA进行开发和优化，形成强大的生态锁定效应。脱离CUDA意味着高昂的迁移成本与性能不确定性。此外，英伟达的最终用户许可协议（EULA）明确限制对其软件层进行逆向工程或转译，进一步提高了其他硬件厂商的兼容门槛。

昇腾的生态破局策略

面对CUDA生态的显著优势，华为昇腾采取了一套系统而分阶段的应对措施，涵盖硬件架构转型、软件开源与社区共建。

一、硬件架构转向通用GPGPU

早期昇腾芯片基于达芬奇架构，偏重专用矩阵计算，在通用性方面存在局限。为支持更广泛的AI模型及高性能计算（HPC）负载，新一代昇腾产品正朝通用GPGPU架构演进。据悉，2026年后规划的昇腾920（或称910D）将采用“矩阵 + 向量 + 线程 + CCU”复合架构，增强对稠密与稀疏张量运算、矩阵计算及高速通信的支持，从而为兼容CUDA提供硬件基础。

二、全面开源CANN，构建自主软件根社区

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾的异构计算架构，是其软件生态的核心。近期华为宣布将CANN全面开源，这一举措具有多重意义：

• 增强技术透明度，建立开发者信任；
  -吸引全球学术界及产业界参与贡献，形成围绕CANN的开放社区；

• 为实现CUDA接口兼容提供底层技术支持。

开源CANN不仅是软件开放，更是为生态兼容铺设道路，其策略类似于华为鸿蒙早期通过兼容安卓应用实现用户平滑迁移。

三、以社区驱动实现CUDA兼容

由于法律与商业限制，昇腾官方无法直接实现CUDA兼容。因此其策略在于鼓励开源社区开发CUDA-on-Ascend转译层，具体可能通过以下方式实现：

• 动态API转译：开发动态链接库，拦截CUDA API调用并将其转译为CANN调用。类似项目如ZLUDA（曾致力于在AMD平台实现CUDA兼容）已验证该路径技术可行性。
• 静态代码转译：提供工具将CUDA C++代码编译为基于CANN的代码，类似Intel SYCLomatic实现CUDA至oneAPI的转换。

社区驱动的兼容层可规避单一实体的法律风险，同时符合开源精神。其成功依赖于众多编译器、系统软件和AI框架专家的共同贡献。

四、最终目标：无感迁移与生态融合

当兼容层覆盖绝大多数CUDA常用接口后，现有CU代码将可在昇腾硬件上运行，大幅降低生态迁移门槛。这不仅有助于承接现有CUDA开发生态，也为昇腾本土生态的成熟争取时间。

战略成功的关键挑战

实现CUDA兼容仍面临多项挑战，包括转译性能损耗、复杂库函数的完全复现，以及英伟达持续迭代带来的接口变动。此外，如何协调社区路线、保持兼容层持续更新，也将考验昇腾的生态运营能力。

总结和展望

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华为昇腾所推行的，是一套从硬件通用化、软件开源到生态兼容的系统策略。其核心并非正面替代CUDA，而是通过硬件能力对齐、软件开源开放和社区共建兼容层，逐步实现对CUDA生态的承接与超越。这一战略能否成功，不仅影响昇腾自身的市场前景，也将为中国乃至全球AI算力格局带来重要变数。