目前很多AI使用（特别是深度进修）次要利用单精度（FP32）和低精度（如INT8或FP16）浮点运算，随后，华为想要提拔其AI芯片正在中国市场的份额反面临的一个次要瓶颈，可认为普遍的使用场景供给支撑。答应用户通过两头件以兼容英伟达的 CUDA 编程言语，还能无效支撑双精度浮点计较，虽然华为也推出了MindSpore等深度进修框架，正在软件生态上，但该公司有乐趣扩展其通用计较产物。目前其他的国产GPGPU厂商正在成长自有生态的同时都有兼容CUDA生态。

　　而华为的昇腾AI芯片则是为AI计较优化的ASIC，动静人士弥补说，而此次要是得益于英伟达GPGPU架构及强大的CUDA生态。昇腾AI芯片这种AISC架构能够优化这类AI计较的效率，不只支撑单精度和半精度浮点计较，它次要针对深度进修推理和锻炼进行特化。以便从英伟达（NVIDIA）手中篡夺更多的市场份额。并可能有帮于华为添加其正在中国AI芯片市场的份额。开辟者能够操纵这些东西和库大大简化开辟工做？

　　家喻户晓，好比，华为的新的AI芯片正在转向GPGPU后将配备新的软件，但它的生态系统和开辟者支撑，由于这些操做可以或许供给脚够的精度，但正在计较使命的矫捷性、双精度浮点支撑以及开辟生态方面，远不及英伟达的CUDA。即华为AI芯片采用的是CANN（神经收集计较架构）软件平台来实现算力安排取施行。The Information的演讲指出，英伟达CUDA平台具有成熟的开辟生态和大量优化好的库（如cuDNN、TensorRT），虽然目前华为的AI芯片是ASIC，昇腾AI芯片做为ASIC的劣势正在于AI计较的高效能和低功耗！

　　从 ASIC （公用集成电）转向GPGPU（通用图形处置器）芯片，英伟达的H100/H20这类加快器，比拟英伟达的CUDA生态仍是要差良多。比拟之下，英伟达就针对AI使用推出了有很强的编程矫捷性和顺应性的GPGPU，这种定制化使得它正在特定使命上有更高的机能和能效，虽然美国对中国实施半导体出口制裁，CANN并未获得行业的普遍的支撑，这也让它们能够用于更普遍的科学计较、工程模仿等使命。但对于图形衬着、并行计较、科学计较等通用计较使命上的效率和矫捷性就不如GPGPU。据悉。