一. 带你快速了解国产AI生态平台---海光DTK

一. 带你快速了解国产AI生态平台---海光DTK

随着人工智能产业的迅猛发展，算力需求激增。在CPU难以满足大规模高并发计算任务的情况下，各厂商开始自主研发AI芯片和计算平台库，以屏蔽底层AI芯片的细节，为用户提供与CPU应用程序开发相似的体验。其中，英伟达CUDA凭借CUDA架构的成功，引领了GPU计算领域的革新。CUDA不仅大幅降低GPU开发门槛，还通过提供丰富的工具链和函数库加速人工智能应用开发。

然而，随着英伟达对中国的全面禁运和国产芯片的崛起，AI计算平台库迎来了快速发展。主流路线包括全自研和自研+开源。华为、寒武纪等选择了自研方式，构建了如CANN、Neuware等计算平台库。而海光信息则选择了自研+开源的路线，开发了DTK（DCU Toolkit）计算平台库，兼容ROCm并适配自家的DCU，与CUDA形成竞争。

ROCm作为AMD主导的开源计算平台库，与CUDA竞争，提供与CUDA类似的API、工具及函数库，支持主流深度学习框架。海光DTK基于DCU优化，提供全面的软件工具链，对标CUDA，支持多种精度训练和推理，覆盖多个AI领域。海光DTK生态社区提供完整的下载资源，包括适配版本、AI生态包、驱动和性能分析工具。

海光还提供光源社区和模型仓库，便于用户下载和使用。虽然与CUDA相比仍存在差距，但随着国家对自主可控的持续投入，国产AI算力基础生态建设正在快速发展，性能追赶CUDA值得期待。