NVIDIA的CUDA是一种专用于GPU加速计算的编程模型和开发平台，它可以让开发者利用GPU的并行计算能力来处理各种复杂的数据和任务。CUDA不仅可以应用于游戏、人工智能、科学计算等领域，也可以与其他编程语言和框架进行集成，形成一个完整的生态系统。

NVIDIA的CUDA拥有强大的市场份额和影响力，它不仅受到国际上知名企业和机构的青睐，也吸引了国内厂商的关注和尝试。例如，ZLUDA、GPU+、沐曦科技等中国厂商都采用了一种名为ZLUDA（Zephyr Linux for NVIDIA CUDA）的技术，来实现CUDA软件在非NVIDIA平台上的模拟转译。

其实自从2021年开始，NVIDIA就禁止其他硬件平台使用模拟层运行CUDA软件，但只是在在线EULA（用户协议）中提出警告。如今，在最新的CUDA 11.6版本中，安装时的EULA协议中又添加了相关条款。这些条款写道：“你不能逆向工程、反编译或反汇编使用此SDK（软件开发工具包）生成的任何结果，并在非NVIDIA平台上进行转译。”

据推测，这一举动可能是针对ZLUDA等第三方项目以及中国厂商的GPU+、沐曦科技等。然而，NVIDIA并未明确指出这些厂商的具体身份。需要注意的是，该公司虽然在协议中发出警告并未采取实际行动，但未来可能会采取进一步措施来实施这一限制。这意味着那些试图通过模拟转译方式兼容CUDA软件的厂商将无法再继续运作下。

目前，中国厂商在CUDA兼容性方面的尝试虽然有一定的创新，但仍然处于边缘地位，其市场份额不足5%。这说明，NVIDIA的CUDA生态系统已经形成了强大的壁垒，难以被其他平台所撼动。

然而，这并不意味着中国厂商就没有机会和希望。事实上，中国厂商在GPU加速计算领域还有其他的选择和发展方向，例如，使用开源的OpenCL、自主研发的神威、飞腾等平台，或者与国际合作伙伴共同推进GPU加速计算的标准化和规范化。这些方式都有利于提高中国厂商的技术水平和市场竞争力，也有助于促进GPU加速计算领域的多样化和创新。

中国厂商在CUDA兼容性方面的尝试，虽然受到了NVIDIA的限制，但也展现了一定的创新精神和能力。中国厂商应该根据自身的优势和需求，寻找更适合自己的GPU加速计算方案，不断提升自己的核心竞争力，为GPU加速计算领域的发展做出贡献。以上就是本文的全部内容了，如果你喜欢本文，欢迎点赞收藏加关注哦~