国产AI芯片厂商如何打破英伟达CUDA生态垄断？

主要观点总结

本文报道了关于第四届滴水湖中国RISC-V产业论坛的内容，介绍了国产AI芯片产业的发展现状以及面临的挑战。谢涛教授指出，利用开源的RISC-V生态可能有助于国产AI芯片产业打破英伟达CUDA生态的垄断。文章还提到了国产AI芯片产业面临的机遇与挑战，包括生态碎片化、资源投入不足等问题。谢涛给出了自己的应对策略，包括推动RISC-V国际标准、共建国际开源软件生态等。

关键观点总结

关键观点1: 国产AI芯片产业的发展现状和挑战

近年来国产AI芯片产业快速发展，但面临英伟达CUDA生态的制约。国产AI芯片厂商面临着美国对华先进制程技术封锁的困境，软件生态方面的发展也面临制约。

关键观点2: RISC-V生态的机遇与挑战

RISC-V作为一个开源、开放的CPU指令集，被认为是最适合AI的指令集架构。基于RISC-V构建AI算力具有开放、灵活、高效等优势，但也面临着生态碎片化、资源投入不足等挑战。

关键观点3: 谢涛教授提出的应对策略

谢涛教授认为，可以利用开源的RISC-V生态来团结大家，共同构建软件生态。他提出了三点创新思路：自下而上推动RISC-V国际标准为抓手、到国际上去借力；聚焦边缘/中断侧推动软件生态的发展与应用；依托日益强大的RISC-V软硬件生态去聚焦全球开源工具创新。

关键观点4: 国产RISC-V+AI生态的机遇与挑战

目前国产RISC-V+AI生态也面临着机遇与挑战并存的情况，主要的挑战包括生态碎片化、资源投入不足、缺少组织统筹等问题。谢涛教授提出了自己的思路，包括坚持“国际标准+开源社区”两抓手、推动软件生态发展等。

文章预览

2024年8月19日，“第四届滴水湖中国RISC-V产业论坛”在上海滴水湖洲际酒店召开。北京大学讲席教授、RISC-V国际基金会人工智能与机器学习专委会主席谢涛做了主题为《万物智联时代RISC-V+AI之路》，介绍了国产AI芯片产业如何打破英伟达CUDA生态的垄断。 △ 北京大学讲席教授、RISC-V国际基金会人工智能与机器学习专委会主席谢涛 近年来随着AI的爆发，国产AI芯片也获得了快速的发展，但是同时国产AI芯片也面临着美国对华先进制程技术封锁。此外，在软件生态方面，国产AI芯片的软件生态的发展也面临着英伟达CUDA生态的制约。 众所周知，GPU多年前一直被用于图形任务处理，直到2012年，英伟达为了推动GPU能够用于AI计算加速而对于GPU进行改造，采用Tensor Core（张量计算单元），随后推出了一种协助“CPU任务分发+GPU并行处理”的编程模型/平台——CUDA。随 ………………………………