惊到了！大神炮轰CUDA：CUDA存致命缺陷，它不是未来！这种新语言将打破英伟达的GPU垄断地位，护城河终会消失！

编辑 | 云昭

CUDA一直被视为英伟达GPU的大神打破达的断地最强壁垒 ，让许多业界的炮轰玩家望洋兴叹。

但 ，存致城河今天这篇文章会给各位习惯C++、命缺CUDA开发的陷不新语消失大佬提个醒 ：

有一种新的编程语言 ，正在AI圈兴起 ，未种位护撬动英伟达的言将英伟围墙花园 。而CUDA也不再是大神打破达的断地护城河。

近日，模板下载炮轰一位大牛 Thomas Cherickal，存致城河发表了一篇博客，命缺阐述了一种新的陷不新语消失编程范式。他认为
 ，未种位护基于 MLIR 的言将英伟 Mojo 无疑将取代基于 LLVM 的 CUDA ，而且这种方式已经几乎可以在其他任何芯片上运行 ，大神打破达的断地包括谷歌TPU、AMD、英特尔以及任何定制的AI芯片！作者思路非常清晰，从市场竞争格局 、云计算硬件和软件的趋势变化两个角度，拆解了 CUDA 的优势和致命缺陷 ，并做出了论断：CUDA 将走向终点，而 Mojo 才是未来 。篇幅较长，建议大家收藏细读 。 

1.CUDA：一座看得见的围墙花园

其实 ，即便 OpenAI、DeepMind 这些 AI 巨头，其实也都曾苦 CUDA 久矣。问题是 ，免费模板目前还没什么好替代品。

自 2007 年推出以来，CUDA 一直是 GPU 编程的黄金标准。它让开发者能够更精细地控制 GPU ，但也让英伟达在软硬一体的算力生态中建立了坚固的护城河 ：

硬件绑定：只能运行在英伟达 GPU 上 ，AMD 或其他芯片基本无缘；学习门槛高
：使用 C++ 风格 ，语法复杂，不适合初学者；创新被封锁：一旦你选了 CUDA，就意味着难以迁移，成本高、空间小。

从训练模型到部署推理 ，高防服务器CUDA 的封闭性和高门槛，让无数开发者又爱又恨 。一边是性能无敌的 GPU ，一边是写起来像黑魔法一样的 CUDA 。

过去 ，AI 公司要想跑得快，几乎只能选英伟达。

然而，Mojo 出现了，它带来了一种更优的方案 。亿华云

2.英伟达的挑战者越来越多，需要新的编程理念

在分析 Mojo 优势之前，不妨先研究下 ，英伟达硬件的竞争者们 。

到了2025年年中，情况在发生变化。IT界正在向异构化彻底转变 。由此，我们看到科技巨头从没有放弃推出自己的芯片。

我们看到专用硬件遍地开花：

•英特尔Gaudi系列：

英特尔的Gaudi处理器专为深度学习训练和推理而设计，是香港云服务器英伟达GPU的有力竞争者 。

•AMD Instinct MI系列 ：

AMD的MI系列GPU为高性能计算和AI工作负载而设计 ，是英伟达数据中心GPU的竞争者。

•Groq 张量流处理器（TSP） ：

Groq的TSP架构为低延迟推理和高吞吐量而设计，尤其适用于大语言模型。

•谷歌TPU ：

谷歌的TPU是针对机器学习工作负载（尤其在谷歌云基础架构中）优化的定制芯片 。

•AWS Trainium：

AWS Trainium 是一款为机器学习训练而设计的芯片 ，具有高性能和成本效益。

除此之外，主攻定制芯片的初创公司也不在少数。而这种百花齐放的新格局需要一种新的编程理念。

3.拆解 CUDA：它究竟强大在哪里

CUDA 的全称是统一计算设备架构
。它是英伟达的并行计算平台和编程模型 ，允许开发者编写类似 C++ 的代码（称为内核） ，可在英伟达 GPU 上运行
。

CUDA的真正优势在于常年积累的库生态，其成熟度可以说市面上无与伦比。这里展示一些：

•数学库：

cuBLAS：用于基本线性代数子程序（BLAS）
。

cuRAND：用于随机数生成。

cuFFT：用于快速傅里叶变换 。

cuSPARSE ：用于稀疏矩阵运算
。

cuTENSOR：用于张量运算。

cuSOLVER：用于稠密和稀疏直接求解器 。

•并行算法库：

nvGRAPH ：用于图算法。

Thrust：用于并行算法和数据结构 。

•通信库：

NVSHMEM
：用于分区全局地址空间（PGAS）编程 。

NCCL ：用于多GPU和多节点集体通信。

•深度学习库 ：

cuDNN：用于深度神经网络计算 。

TensorRT：用于优化深度学习推理。

Riva
：用于对话式AI 。

DALI：用于深度学习的数据加载和增强 。

此外，CUDA 还对硬件实现了直接底层控制 ，使研究人员能够获得最佳性能；另外 ，悠久的历史造就了庞大的社区，拥有丰富的文档和支持。

4.但 ，CUDA也有致命缺陷

Cherickal 认为，CUDA 的致命缺陷就在于它的“牢笼”。

厂商锁定
：CUDA代码只能在英伟达GPU上运行。这导致开发者和整个行业被一家收费高昂的硬件供应商牢牢束缚。这抑制了竞争 ，并限制了选择最佳硬件的自由 。

双语言问题：AI和科学计算的主要瓶颈 
。研究人员使用Python等高级语言设计原型 ，因为简单易用 、迭代速度快。但对于生产环境而言
，关注性能的代码必须完全用低级C++/CUDA重写
。这造成了痛苦且昂贵的脱节，减缓了从研究到部署的进程。

编程复杂性：CUDA功能强大 ，但异常复杂和冗繁 。开发者被迫手动管理内存
 ，在CPU（主机）和GPU（设备）之间传输数据。开发者还必须成为硬件调度员，管理线程块、网格和同步。这种复杂性导致学习曲线陡峭，常常导致难以察觉的bug。

5.编译器技术
：LLVM 面临的问题

再来看编译器方面。大家首先会想到的是 LLVM。

LLVM项目是一系列模块化且可重用的编译器技术 。其核心是 LLVM 中间表示（IR） ，这是一种类似汇编的低级语言。LLVM 已成为现代编译器后端的标准
，尤其适用于 CPU 。编译器前端（比如面向C++的Clang）将源代码转换成LLVM IR。然后，LLVM 后端优化该 IR ，将其转换成特定 CPU 的机器码 。这种模块化在当时是革命性的。

然而 ，LLVM 是为以 CPU 为中心的时代设计的 。对于异构硬件盛行的新时代来说
 ，其 IR 过于低级。

它会丢失源代码中重要的高级信息  ，这个问题名为“语义鸿沟”（semantic gap）。比如说 ，在编译 TensorFlow 模型时
，某个运算是卷积运算的知识或信息会丢失
。

LLVM IR 只能识别一组宽泛的循环和算术指令。这使得编译器无法执行强大的 、针对特定领域的优化。它不再理解程序员的高级意图 。这就是“语义鸿沟问题”的本质
，而MLIR解决了这个问题 。

这里科普一下：

CUDA 的编译流程部分借助了 LLVM IR（NVVM），但整体还是闭源且偏向传统的硬编码式工具链；而 Mojo 则选择原生拥抱 MLIR（一个更现代、更模块化的 LLVM 子项目），在可扩展性与多架构适配性上更进一步。

6.MLIR：最后一块拼图

MLIR（Multi-Level Intermediate Representation，多级中间表示）诞生于谷歌 ，最初是为了解决 TensorFlow 无法统一编译到 CPU、GPU 和自家 TPU 的问题
。

他们很快发现
：LLVM 传统的单一、底层中间表示（IR）已经无法胜任现代异构硬件的复杂需求。

MLIR 的突破点在于 ，它提供了一个统一的基础架构，可以定义 、组合多个不同层次的 IR 。

这些可组合的 IR 被称为 “方言（dialects）” 
。

你可以把 MLIR 理解为一个“硬件通用翻译器”，它能同时理解从高级语言语义到底层硬件细节的所有层级
。每种方言都代表了一个特定领域或抽象层级 ：

比如 ，“TensorFlow 方言”中就直接包含了 tf.conv2d 这样的卷积操作；而“线性代数方言”则定义了 linalg.matmul 这样的矩阵乘法 。

这使得 高级语义得以完整保留，而不是像传统编译器那样一上来就扁平化处理。

这样做的最大好处 ，就是能启用一种更强大的编译策略：逐步降阶（progressive lowering）。

编译器不再一口气把高级代码压成底层汇编，而是像“剥洋葱”一样 ，一层层转化
：

从高级方言（如 TensorFlow）开始，执行特定领域的优化；然后逐步“降阶” ，转换为更低层次的中间方言（如线性代数方言
、内存访问方言等）；每个中间阶段都有独立的优化策略；最后才进入底层方言，如 LLVM IR ，用于生成最终机器码 。

这种方式能 尽可能长时间地保留高阶语义上下文，从而带来更精准 、更有针对性的编译优化。

因此，在高级语言和多样化芯片架构之间，MLIR 是目前最有希望的桥梁 。

它不仅解决了 “一语言绑一硬件” 的问题，还让开发者和编译器都可以更自由地定义优化路径
。

简言之：

MLIR 是连接高级编程与底层芯片世界的“关键接口层”。

无论你是写 AI 框架
、区块链虚拟机，还是芯片设计工具，MLIR 都是值得关注的底层基石 。

7.最前沿的语言，为什么是 Mojo？

如果说 MLIR 是强大又复杂的引擎，Mojo 就是简洁直观的用户界面
。

2023 年 5 月 ，Mojo 由 LLVM 和 Swift 语言的原始架构师 Chris Lattner 创建 。其设计理念遵循第一原则，旨在成为 MLIR 时代的完美语言，是一种可在多个平台上实现快速且可移植的 CPU+GPU 代码的编程语言
。

就这一点而言  ，可以说，Mojo 是当今技术最先进的语言。

因为，即便是近几年大热的 Rust，也都是基于 LLVM 的 ，所以具有 LLVM 的所有缺点。而 Mojo 则是当今唯一基于 MLIR 的主流编程语言
。

Mojo 的主要功能有以下几个：

（1）Python 的超集

•Mojo 旨在与现有的Python生态系统完全兼容，这是一项杀手级功能！

•它允许开发者导入和使用任何Python库，比如NumPy、Pandas或Matplotlib。

•它通过利用Python庞大的生态系统，完全规避了新语言面临的“冷启动”问题。

（2）真正的系统编程特性：

•与Python不同，Mojo是一种具有强静态类型的编译语言。

•这消除了一大批的运行时错误，并实现了C++级的性能优化。

•它引入了现代内存管理概念以确保内存安全，比如所有权和借用（源自Rust） ，没有垃圾收集器的开销 。

（3）一流的MLIR集成：

•Mojo将MLIR的全部功能直接展现给开发者。

•程序员可以为应用程序的大部分编写类似Python的高级代码。

•需要最高性能时，可以降级使用特定的MLIR方言，并编写低级内核。

•重要的是，这一切可以在同一个文件中使用同一种语言完成。

此外，Mojo 还轻松解决了“双语言问题”
。

8.代码PK：Mojo如何秒杀CUDA

理论是一回事 ，实践是另一回事
。以下完整且实用的代码示例，将展示两种范式之间的重大差异 。

篇幅原因 ，这里只举一个“矩阵乘法”的示例。

完整的CUDA实现

这是一个完整的 、可编译的CUDA矩阵乘法程序 。

复制// Filename: matmul.cu // To compile: nvcc matmul.cu -o matmul_cuda #include <iostream> #include <vector> #include <cuda_runtime.h> // Helper to check for CUDA errors #define CUDA_CHECK(err) { \ cudaError_t err_code = err; \ if (err_code != cudaSuccess) { \ std::cerr << "CUDA Error: " << cudaGetErrorString(err_code) << " at line " << __LINE__ << std::endl; \ exit(EXIT_FAILURE); \ } \ } // CUDA Kernel for Matrix Multiplication (Device Code) __global__ void matrixMulKernel(float* C, const float* A, const float* B, int N) { // Calculate the global row and column index of the element int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // Boundary check to avoid accessing out-of-bounds memory if (row < N && col < N) { float p_value = 0.0f; // Each thread computes one element of the result matrix C for (int k = 0; k < N; ++k) { p_value += A[row * N + k] * B[k * N + col]; } C[row * N + col] = p_value; } } // Main function (Host Code) int main() { constint N = 256; constint size = N * N * sizeof(float); // Step 1. Allocate host memory std::vector<float> h_A(N * N); std::vector<float> h_B(N * N); std::vector<float> h_C(N * N); // Initialize host matrices for (int i = 0; i < N * N; ++i) { h_A[i] = static_cast<float>(rand()) / RAND_MAX; h_B[i] = static_cast<float>(rand()) / RAND_MAX; } // Step 2. Allocate device memory float *d_A, *d_B, *d_C; CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)&d_A, size)); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)&d_B, size)); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)&d_C, size)); // Step 3. Copy matrices from host to device std::cout << "Copying data from host to device..." << std::endl; CUDA_CHECK(cudaMemcpy(d_A, h_A.data(), size, cudaMemcpyHostToDevice)); CUDA_CHECK(cudaMemcpy(d_B, h_B.data(), size, cudaMemcpyHostToDevice)); // Step 4. Define kernel launch configuration // Use 16x16 threads per block, a common choice dim3 threadsPerBlock(16, 16); // Calculate the number of blocks needed in each dimension dim3 numBlocks((N + threadsPerBlock.x - 1) / threadsPerBlock.x, (N + threadsPerBlock.y - 1) / threadsPerBlock.y); // Step 5. Launch the kernel on the device std::cout << "Launching kernel..." << std::endl; matrixMulKernel<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(d_C, d_A, d_B, N); CUDA_CHECK(cudaGetLastError()); CUDA_CHECK(cudaDeviceSynchronize()); // Wait for the kernel to finish // Step 6. Copy the result matrix back from device to host std::cout << "Copying result from device to host..." << std::endl; CUDA_CHECK(cudaMemcpy(h_C.data(), d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost)); // Step 7. Free device memory CUDA_CHECK(cudaFree(d_A)); CUDA_CHECK(cudaFree(d_B)); CUDA_CHECK(cudaFree(d_C)); std::cout << "CUDA Matrix Multiplication finished successfully." << std::endl; // (Optional: Add verification step here) return0; }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.69.70.71.72.73.74.75.76.77.78.79.80.81.82.83.84.85.86.

CUDA代码分析：

代码主要由样板代码和低级管理组成。步骤1 、2、3、6和7 纯粹用于跨CPU/GPU边界管理内存。这很繁琐，容易出错
，并掩盖核心算法 。全局关键字、blockIdx、threadIdx和<<<...>>>语法是CUDA特有的硬件抽象。

该代码根本上永久地与英伟达的硬件架构紧密相关。实际算法：三个嵌套循环只占总代码的一小部分 。程序员的精力耗费在了硬件管理上，而不是问题本身上 。

完整的Mojo实现

Mojo 版本以惊人的简洁性和强大功能实现了相同的效果
。

复制# Filename: matmul.mojo # To run: mojo matmul.mojo from memory import DType, Tensor from random import rand from time import now fn matmul_naive(C: Tensor[DType.float32], A: Tensor[DType.float32], B: Tensor[DType.float32]): """A naive, high-level implementation of matrix multiplication.""" let N = A.dim(0) let M = A.dim(1) let P = B.dim(1) for i in range(N): for j in range(P): var sum: Float32 = 0.0 for k in range(M): sum += A.load(i, k) * B.load(k, j) C.store(i, j, sum) fn main(): let N = 256 # 1. Allocate and initialize tensors. # Mojos Tensor handles memory allocation automatically. # The compiler will place it in the most appropriate memory space. var A = Tensor[DType.float32](N, N) var B = Tensor[DType.float32](N, N) var C = Tensor[DType.float32](N, N) for i in range(N): for j in range(N): A.store(i, j, rand[DType.float32]()) B.store(i, j, rand[DType.float32]()) print("Starting Mojo Matrix Multiplication...") let start_time = now() # 2. Call the function. # The MLIR-based compiler optimizes this high-level code. # It can automatically tile, vectorize, and parallelize this code # for the target hardware (CPU, GPU, etc.). matmul_naive(C, A, B) let end_time = now() let duration_ms = (end_time - start_time) / 1_000_000.0 print("Mojo Matrix Multiplication finished successfully.") print("Execution time:", duration_ms, "ms") # (Optional: Print a corner of the result matrix to verify) print("Result C[0,0]:", C.load(0,0)) }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.

就是这样 ！Mojo方法出色得多
。

首先是，可编程性和专注性：

•Mojo代码简洁明了，直接表达算法 。

•程序员专注于“什么”（数学运算），而不是“如何”（内存传输）。

•无需手动执行cudaMalloc
、cudaMemcpy 或 cudaFree 。

•这类错误全部消失。

其次 ，它注重性能的抽象：

•执行的不是简单的嵌套循环。

•基于MLIR的编译器可以执行复杂的转换。

•这将这段简单代码转换成高度优化的内核 。

•它可以自动运用平铺 、矢量化和并行化。

•程序员可以添加提示（比如@vectorize或@parallelize）以指导编译器，实现控制，而无需增加复杂性
。

最重要的是，终极优势：可移植性。这是关键点  。

•同一个matmul.mojo文件可以重新编译
，以便在英伟达GPU
 、AMD GPU、搭载AVX512 的英特尔CPU或谷歌TPU上运行。

•逻辑保持不变；编译器后端发生变化 。

•CUDA 代码需要针对每个新的硬件目标进行全面且昂贵的重写。

•Mojo 提供“性能可移植性”，打破了厂商锁定，使代码适应未来需要。

所以长期看，基于 MLIR 的 Mojo 无疑将取代基于 LLVM 的 CUDA（部分基于）
，开发者将享受这一变化  ！

9.Mojo重新定义了游戏规则

为什么这么说 ？

（1）职责分离
，思维方式的颠覆

Mojo 与 CUDA 的最大区别，在于它们对“程序员该关心什么”的定义截然不同：

Mojo 代码：专注于算法本身开发者只需表达“我要做什么”，即模型的计算逻辑和结构；CUDA 代码 ：专注于硬件实现开发者需要手动指定线程分布、内存布局等 GPU 底层细节。

这种区别不是小修小补，而是编程范式的根本转变  。在 Mojo 中
，开发者可以把精力放在如何改进算法上；而具体“怎么映射到芯片上”
，交给 MLIR 编译器自动完成 。

（2）更快的研究周期、更低的心智负担

在 AI 研究中 ，尝试一个新模型结构或优化一个训练技巧 ，是日常操作。

用 Mojo 写的模型逻辑清晰、可读性强 ，研究人员可以轻松修改并快速验证想法；相比之下
 ，CUDA 的底层代码常常需要大量位运算、手动调度线程 、控制内存访问——动一下都像拆引擎盖改引擎 ，又慢又容易出错 。

这意味着 ：Mojo 能大幅加速 AI 的研发周期，真正做到“想法立刻变成实验”
。

（3）最关键的：硬件自由

Mojo 写出来的代码不是专属于 NVIDIA 的
！通过 MLIR 的多级中间表示 ，Mojo 代码可以编译运行在多种硬件上：

AMD GPUGoogle TPUIntel Gaudi各类定制 AI 加速芯片（如 AI Startup 的专用 ASIC）

甚至只要定义新的“方言”，未来任何新架构都能支持。

这意味着
：

Mojo 代码是“面向未来”的 ，不被任何一家芯片厂商锁死。

这也是打破英伟达垄断
、推动算力成本下降的关键一环。

10.最终：CUDA的终点，Mojo的未来

当我们将目光从当下主流的密集矩阵运算 ，转向未来更广阔的计算领域时 ，CUDA 的局限就开始暴露 。而 MLIR + Mojo 的组合
，正是为这种异构 、多样 、并发、稀疏甚至非传统的计算范式而生 。

作者举了一个算力进化的例子
：区块链
。

比特币这类工作量证明（PoW）机制的区块链，需要巨大的哈希运算能力。

目标是找到一个“nonce”（随机数） ，使其与区块数据一起哈希后的结果小于目标值——这完全是暴力穷举搜索，最适合并行加速硬件。

起初人们用 CPU；后来转向并行能力更强的 GPU；再后来，进入 ASIC（专用集成电路） 时代。

比如：SHA-256 的 ASIC
，把哈希算法直接写入了硅片 ，能效比 GPU 高出几个数量级。

这就是 CUDA 的终点。但 Mojo 和 MLIR 的故事才刚开始 。

MLIR + Mojo 如何改变芯片设计呢 ？

芯片设计领域有个术语叫 HLS（高阶综合）：把高级算法描述转成硬件电路语言（如 Verilog 或 VHDL）并烧录进芯片。

MLIR
 ，借助项目如 CIRCT（专为硬件设计的 MLIR 子项目），正是下一代 HLS 的核心支撑。

一段 Mojo 写的哈希算法代码，可以编译为：

GPU 上运行的并行程序（通过 GPU 后端）；或直接转为 Verilog，用于设计专属 ASIC 芯片 。

同一段 Mojo 代码 ，同时通往软件和硬件的两个世界。

这就是 MLIR 带来的“从软件到硅”的编译能力 —— CUDA 无法涉足的疆域 。

写在最后 ：Mojo会是赢家吗

一方面 ，未来是异构芯片的天下，这并非猜测
 ，而是事实 。厂商锁定所带来的商业和技术风险不可接受。

另一方面，随着时间演进，如今 GPU 僵硬的 SIMT 模式不再适应稀疏数据、神经形态AI 、区块链和量子计算的发展趋势。

而 MLIR 是目前唯一一种旨在解决这个问题且得到业界支持的架构 。

同时，谷歌、苹果 、英特尔 、AMD 和 ARM 纷纷采用 ，清晰地表明了其在未来编译器领域的核心地位。

而， Mojo 恰恰是迄今唯一能够驾驭这种强大功能的语言。

Mojo解决了双语言问题，兼具易用性和性能 ，并提供了通往整个 MLIR 生态系统的门户。

因此，从 CUDA 到基于 MLIR 的世界的过渡将是渐进的过程，却又是不可避免的  。这是从以硬件为中心的封闭模式向软件定义的开放未来的根本性转变。

但从长远来看 ，Mojo 会是赢家吗？Mojo 弱势在于生态还没有成熟。

但目前看，至少开发者会更喜欢 Mojo，而不是 CUDA。

这篇怼CUDA的文章终于结束了，老规矩 ，大佬们怎么看？欢迎评论区交流 。

参考链接：

https://hackernoon.com/this-new-language-might-kill-nvidias-gpu-monopoly

https://hackernoon.com/meet-mojo-the-language-that-could-replace-python-c-and-cuda?embedable=true