财经新闻网消息：
试图在其CUDA软件中封杀第三方GPU公司的消息正在引起国内外人工智能和芯片行业的关注。
CUDA是于2006年推出的软件平台，专门用于加速GPU计算。 简单来说，它是一种编程语言和编程模型，允许开发者利用GPU计算能力进行编程和微调，降低使用GPU处理数据的复杂度。
由于多年来不断的研发调整和优化，构建了完整的“GPU加速生态系统”，并成为许多GPU加速应用的标准。 许多研究人员和开发人员早已习惯使用CUDA进行AI开发、科学计算等。
因此，为了尽可能不改变用户习惯，的竞争对手会选择使用各种手段让自己的GPU芯片兼容CUDA。
然而，最近有用户发现， 在其 CUDA 软件 11.6 及更高版本的 EULA（最终用户许可协议）中提到：“您不得对使用此 SDK 生成的任何结果进行反向工程、反编译或反汇编，并且在非 平台。”
由于CUDA在当前人工智能发展进程中的重要地位，这一说法引起了市场的广泛关注。 基于这样的解读，有业内人士认为，正在收紧政策，不允许第三方GPU公司硬件兼容CUDA软件。
对此，英伟达并未回应界面新闻记者的相关询问。
一位熟悉国内GPU市场的投资人向界面新闻解释称，的开发工具本来是不允许用在非的产品上的，但AMD放弃资助ZLUDA项目并将该项目开源后，强调只是一次。 他进一步表示， 在 CUDA 软件中更新的条款实际上并没有更新任何内容。
所谓ZLUDA是一些海外开发者尝试在Intel和AMD硬件上运行CUDA应用程序的软件项目。 该项目试图打破的CUDA生态壁垒，允许CUDA应用程序在不修改源代码的情况下运行在第三方硬件上。 它曾经得到Intel和AMD的支持。
然而，随着英特尔和 AMD 转向支持自己的软件平台，ZLUDA 项目的运营陷入困境。 该项目于今年早些时候开源。
此前，Intel和AMD分别推出了ROCm和ROCm，提供类似的CUDA功能。 两家主要芯片制造商都希望通过构建生态系统和提供更便捷的迁移工具来吸引英伟达的客户。
在中国，一些国产GPU厂商目前正在采取兼容CUDA的策略，以确保习惯了产品的客户迁移没有障碍。 此外，一些厂商也开始培育自己的软件生态系统，包括摩尔线程、必仁科技、登林科技等。例如摩尔线程基于其GPU产品推出了“MUSA”软件架构。
针对市场传闻，国内GPU企业也已正式回应。
3月5日晚，GPU芯片公司Moore 发表声明称：Moore MUSA/不涉及 EULA相关术语，开发者可以放心使用。 Moore 进一步强调，其推出的MUSA架构不依赖CUDA。
如何将CUDA应用迁移到第三方硬件平台一直是对手的一个难题。
国内一家AI芯片公司的中层管理人员曾对界面新闻记者表示，用户一旦习惯了CUDA，就很难有迁移出去的动力。 因为迁移几乎意味着完全重写代码，工作繁琐、耗时，而且不会产生经济效益。
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