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DCU指的是深度计算处理器（Deep-learning Computing Unit），是海光信息GPGPU架构的适用于计算密集型任务加速的协处理器产品。这个DCU产品的有趣在于，它全面兼容ROCm GPU计算生态，由此对齐CUDA生态、工具链和开发者环境等，使得海光DCU成为快速上市的通用加速器产品。

海光DCU的设计流派源于AMD，确切讲是一颗标准的美国芯，就是AMD RX4000系列 －－ 当年，AMD 3亿美金出售Zen，2亿美金出售GPU IP给海光，质优价廉；海光是基于该IP做的redesign，之后演化为这颗DCU协处理器，因此对于CUDA兼容性的翻译依旧是通过ROCm完成，即ROCm到NVCC。

综上，这是海光信息DCU加速器的情况，它源于AMD且同时基于ROCm去兼容CUDA。当然海光信息的产品很少面向大宗IDC市场，很多时候它的商业模式就是前端曙光获得订单，后端海光供应芯片/板级方案（CPU+DCU打包），主打信创IDC。

海光 DCU 兼容“类CUDA”环境，CUDA用户可以以较低代价快速迁移至ROCm平 台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，包含了应用于NVIDIA GPU 的指令集（ISA）以及GPU内部并行计算引擎，ROCm和CUDA在生态、编程环境等 方面具有高度的相似性，CUDA用户可以以较低代价快速迁移至ROCm平台，因此 ROCm也被称为“类CUDA”，公司DCU协处理器全面兼容ROCm GPU计算生态。公 司主动融入国内外开源社区，积极向开源社区提供适配和优化方案，保障了公司产品在开源生态的兼容性。

公司产品拥有完善的层次化软件栈支持。软件生态是决定产品应用的核心因素，计算平台需要有广泛而丰富的软件生态系统的支持。如NVIDIA的成功依赖于CUDA生 态系统可用的工具、库、应用程序和合作伙伴，通过软件生态的建设，构筑了强大的 技术壁垒，使竞争对手难以逾越和替换。公司DCU产品依托开放式生态，构建了统 一的底层硬件驱动平台，拥有完善的层次化软件栈，能够适配不同API接口和编译器 并对常见的库、AI算法与框架框架等提供支持。

当然兼容CUDA也有难点：

众所周知CUDA生态的护城河已经很难逾越，不仅是软件栈的优势，还包括NV每年每代硬件产品发布时伴随更新的指令、算子和加速库/数学库，于是CUDA版本更新便会加入这些特性以及加入针对新硬件特点的支持；这种闭源更新的模式对于“那些硬件独立发展但软件栈生态保持追随CUDA的厂商”而言是极为捶胸顿足的。

海光DCU在兼容现有商业大模型上确实做得不错：

海光DCU能够完整支持大模型训练，实现LLaMa、GPT、Bloom、ChatGLM、悟道、紫东太初等为代表的大模型的全面应用，与国内包括文心一言等大模型全面适配，达到国内领先水平，

$海光信息(SH688041)$