OpenAI开发跨芯片工具，英伟达CUDA壁垒受冲击

目前，OpenAI正在打造一款全新的软件系统，旨在使人工智能任务能够流畅运行在英伟达、AMD以及谷歌等多家企业的芯片产品上。一旦该工具正式对外发布，可能会对英伟达长期建立的CUDA软件生态造成显著影响。

据The Information报道，OpenAI计算与基础设施主管萨钦·卡蒂（Sachin Katti）透露，为了实现人工智能计算在不同厂商芯片间的无缝切换，该公司正在研发相关软件。这款工具将允许研发人员和产品团队在忽略底层硬件差异的前提下执行计算任务。他还将谷歌的Borg计算管理系统作为参考，指出人工智能行业正在向跨硬件通用计算的方向演进。

关于该软件是否会开源或公开发布，卡蒂回应称，公司内部已经就此展开探讨，并期望能将此技术向全球开放，不过目前尚未确定具体的时间表。

自2006年问世以来，英伟达的CUDA平台凭借包含编译器、函数库以及优化工具在内的完善软件生态，在行业内构筑了极高的技术壁垒。卡蒂认为，人工智能技术自身可能逐渐淡化这种生态优势。通过自动生成能够适配多种硬件架构的优化内核（kernel），可以有效增强不同芯片之间的兼容性。

事实上，试图打破CUDA生态垄断的并非只有OpenAI。早在2016年，Meta（前身为Facebook）推出的PyTorch框架就已支持开发者在各类芯片上运行人工智能任务。此外，一些初创企业也研发了相关工具，能够将PyTorch代码转换为适用于基础芯片的指令。

另据路透社报道，谷歌内部正在推进名为“TorchTPU”的项目，目的是让其自研的张量处理器（TPU）能够更全面地兼容PyTorch框架。同时，谷歌还在考虑将部分相关软件进行开源，从而加速TPU在企业级市场的普及，而PyTorch的缔造者Meta也在此过程中提供了技术支持。