视频字幕
华为昇腾和英伟达GPU在原理上存在本质区别。英伟达GPU起源于图形处理，后发展为通用并行计算，设计侧重于通用性和并行处理能力，适用于图形、高性能计算和人工智能等多种场景。而华为昇腾从一开始就面向人工智能计算进行设计，设计侧重于AI专用性和高能效比，主要聚焦于AI训练和推理场景。
从核心架构来看，英伟达GPU基于流式多处理器阵列，包含CUDA核心用于通用并行计算、Tensor核心用于矩阵乘法加速以及RT核心用于光线追踪加速。这种架构相对灵活，通过不同类型的核心组合支持多种计算模式。而华为昇腾基于达芬奇架构，其核心计算单元包含方舟计算单元专门用于矩阵乘法，向量计算单元用于处理向量和张量运算，以及标量计算单元用于控制流和通用计算。这种架构是围绕AI计算中最常见的矩阵和向量运算进行高度优化的。
从目标应用与优化重点来看，英伟达GPU适用于广泛的并行计算领域，包括图形渲染、科学计算以及AI训练和推理。其优化是多方面的，既要满足通用并行计算的需求，也要通过Tensor Core等加速AI。而华为昇腾主要聚焦于AI计算场景，包括云端训练、边缘推理、端侧推理等。其架构和指令集是针对AI模型特点，如卷积、全连接层等进行深度优化的，旨在提供更高的AI计算效率和能效比。
从软件生态与编程模型来看，英伟达GPU拥有成熟且庞大的CUDA生态系统，提供了丰富的库和工具，如cuDNN深度学习加速库、TensorRT推理优化引擎等，支持多种AI框架如TensorFlow、PyTorch等，通用性强。而华为昇腾构建了以昇思MindSpore为核心的AI计算框架和以CANN为基础的软件栈，包括张量加速引擎TBE等组件，支持多种开发语言和框架。相比之下，华为的生态系统相对年轻，但专注于AI领域，旨在提供易用的AI开发环境。
总结来看，华为昇腾和英伟达GPU的核心区别体现在以下几个方面：设计理念上，英伟达GPU源于图形处理，后扩展为通用并行计算，而华为昇腾从一开始就面向AI计算设计；核心架构上，英伟达基于流式多处理器，支持多种计算模式，华为基于达芬奇架构，高度针对AI计算优化；目标应用上，英伟达适用于图形、科学计算和AI等多领域，华为主要聚焦于AI训练和推理场景；软件生态上，英伟达拥有成熟的CUDA生态系统，通用性强，华为构建了以MindSpore为核心的AI专用生态。归根结底，两者的核心差异在于通用性与专用性的权衡——英伟达追求广泛适用性，华为追求AI领域的极致性能和能效。