英伟达开发的CUDA系统计算框架构建了GPU和开发者之间的桥梁。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达公司于2007年推出用于释放GPU并行计算能力和增强通用性的系统级计算平台。CUDA直接对接GPU的物理层，将海量数据分配给多个线程上分别处理，再调用GPU的多核心（计算单元）进行并行计算。为方便开发者更好的调用GPU的计算能力，CUDA也提供了一系列封装好的函数库和API，可在芯片物理层上实现指令级和算子的直接调用。总体而言，CUDA一方面可高效利用底层AI芯片的算力，另一方面给予开发者便捷的开发环境，满足了开发者高效利用AI底层算力的需求。

CUDA不仅仅是AI算法开发的工具链，还是调用底层计算资源的系统平台。与一般的软件工具不同，CUDA是更加贴近芯片物理层的系统平台，其提供的封装函数可以实现对于内存、计算单元（算术逻辑单元）、数据传输速率（带宽）等底层算力资源的调用。因此，CUDA在设计之初的产品定位是给程序员提供对于硬件性能优化和调试的功能。后续，随着CUDA版本的升级迭代，其对于底层硬件资源调用能力持续增强。例如，CUDA 5.0版本中新增的动态并行技术，可以根据数据处理量在内核中动态调用多条线程，减少单一线程上的工作负载，从而保证了不同线程上的负载均衡。

CUDA提供了易用友好的开发环境。CUDA提供了丰富的库函数和工具，方便程序员对于各类AI算法进行开发。经过多年的拓展，CUDA不仅兼容主流的AI训练框架（Tensorflow、Pytorch等），对各类AI算法（DLRM、Resnet-50、BERT等）的覆盖面也更加广阔。通过CUDA，程序员可以高效利用GPU的大规模并行计算能力来加速各种计算密集型任务，包括图像和视频处理、物理模拟、金融分析、生命科学等领域。我们认为，CUDA经过长期积累可提供对于各类AI算法开发的函数库和工具链更加丰富，对各类算法覆盖面更加广泛，在易用性方面具有一定优势。

CUDA与英伟达AI芯片强绑定，随着AI芯片迭代而持续升级。英伟达在每一代芯片架构升级的过程中，添加了一些新的特性来提升对于AI算法的计算效率。针对这些新的特性，CUDA也不断丰富SDK中的函数库从软件层面进一步对AI算法进行加速。
例如，英伟达在2017年推出Volta架构AI芯片产品的时候首次引入了Tensor Core，其将单一维度的数字运算扩展到二维度的矩阵运算，从而提升单次运算能力。在软件层面，CUDA 9.0版本则新增了各类矩阵运算操作符，对于矩阵的加载、相乘、累加都有很好的处理效果。因此，用户可以通过CUDA更好的发挥硬件层面的新特性，从而扩展产品的应用场景。

CUDA构建了英伟达长而深的生态护城河。英伟达针对数据中心场景的大数据和AI功能的开发起步早，积累深厚。自2007年，英伟达推出CUDA以来，至今已迭代了12个版本。在多年市场推广下，CUDA已成为AI算法开发主流的系统平台，具有较高的生态壁垒。截止2023年4月，海内外主要科技公司超过百万的开发人员都是基于CUDA开发AI算法。硬件层面的架构升级吸引用户采购新一代AI芯片更新换代，软件层面丰富的工具和易用的开发环境则培养了用户粘性。在长期的积累下，CUDA形成的生态壁垒较好的巩固英伟达的市场份额和龙头地位。

那么华为如何应对呢？华为昇腾CANN 异构计算架构

CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为针对AI场景推出的异构计算架构。CANN构建了从上层深度学习框架到底层AI芯片的桥梁，提供多层次的编程接口，全面支持昇思MindSpore、飞桨PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow、Caffe等主流AI框架，提供900多种优选模型覆盖众多典型场景应用，兼容多种底层硬件设备，提供异构计算能力，支持用户快速构建基于昇腾平台的AI应用。

CANN是系统级计算平台，位于物理层和基础软件层之间。CANN根据应用于不同场景中具体的算法需求，为开发者提供了可调用的计算资源以及可操作的功能模块，具体包括超过1200个算子、统一编程接口AscendCL、ModelZoo模型库以及图编译器等。CANN提供了从底层算子、模型开发再到上层应用全流程的开发工具，可覆盖全场景应用，方便开发者快速开发各类算法。作为华为昇腾AI基础软硬件平台的核心，CANN在面向底层硬件资源的调用、面向开发者的工具模块以及面向生态伙伴的接口等方面都有较好设计和提升，其具体特点包括：

最后讲一句：从补涨的角度来说，板块真视通一飞冲天回落以后，市值已经不占辨识度优势了。利通、中贝、莲华又都是算力硬件的趋势股，而恒为又是大市值趋势股，板块里面急需一个新的小市值情绪连板股来打开辨识度！