$榕基软件(SZ002474)$  

昇思MindSpore与英伟达CUDA存在多方面的差异，具体如下：

生态系统方面

• CUDA：生态系统建立时间久，涵盖软件开发工具、多种服务及基于合作伙伴的解决方案，被广泛应用于图像与视频处理、计算生物学和化学、流体力学模拟等诸多领域，像TensorRT、Triton和Deepstream等前沿技术均基于CUDA构建.

• 昇思：作为国产AI框架代表，开源四年市场份额2024年预计达30%，已孵化超50个主流大模型，有超1700+企业使用，在政务AI云平台、智慧车管、驾培等应用场景表现出色.

硬件支持方面

• CUDA：仅支持NVIDIA的GPU卡，不过NVIDIA的GPU产品线丰富，从低功耗笔记本到高性能多GPU系统均有覆盖.

• 昇思：昇思作为华为的AI框架，主要依托华为的昇腾系列芯片等硬件基础设施，实现了从底层硬件到上层框架的协同优化，可充分发挥昇腾芯片的计算性能.

编程和开发方面

• CUDA：采用C语言作为编程语言，提供大量高性能计算指令开发能力，有完整的开发工具链，包括nvcc编译器、调试器、性能分析器等，利于开发者进行GPU加速程序开发.

• 昇思：支持Python等编程语言，通过提供简洁的API和高度自动化的算子开发工具，降低了开发门槛，还支持模型并行、数据并行等多种并行计算策略，以满足不同场景下的计算需求.

性能优化方面

• CUDA：可利用显卡核心的片内L1 Cache共享数据，shader之间可互相通信，减少数据传输延迟，其开发库中的CUFFT和CUBLAS等可解决大规模并行计算问题.

• 昇思：通过对分布式并行计算的高度适配，能自动完成模型和数据的分片及协同计算，最新的MindSpore 2.3版本大幅提高了模型训练和推理效率.