廣東
我們今天以 GPU 架構工程史為主線，用 NVIDIA / AMD 過去 25 年真實發生過的架構選擇，去一一映射、類比摩爾線程與沐曦今天所走的路線。
你會看到： 摩爾線程像 NVIDIA 的“前 CUDA 時代 + 早 CUDA 時代疊加體” 沐曦更像 AMD 在 CDNA / Instinct 路線上的工程化階段一、先給一個總映射（工程師版總覽）
歷史公司
歷史階段
核心特征
中國對應
NVIDIA
GeForce → Tesla → CUDA 初期
圖形 + 計算統一
摩爾線程
NVIDIA
Fermi → Kepler → Volta
軟件生態驅動
摩爾線程的目標態
AMD
GCN → CDNA
計算優先、弱圖形
沐曦
AMD
Instinct MI 系列
AI/HPC 系統工程
沐曦 二、NVIDIA 的“原罪級難題”：為什么 GPU 一定要通用？ 1、NVIDIA 早期（1999–2006）：圖形是 GPU 的“合法身份”
在 GeForce 256 到 GeForce 7 時代：
GPU 本質是 固定功能圖形流水線
Programmability 極弱
每個 stage（VS / PS）高度定制
但 NVIDIA 內部已經意識到一件事：
真正的長期價值不是畫圖，而是并行計算能力。2、Tesla + CUDA（2006–2010）：決定命運的一步
CUDA 的誕生，本質上解決了三個工程問題：
統一執行模型（SIMT）
統一內存模型
統一軟件抽象
這一步的代價是：
架構復雜度指數級上升
編譯器、驅動、工具鏈長期不可用
早期性能極不穩定
如果 NVIDIA 在 2008 年上市，你會在招股書里看到： 持續虧損 研發費用率極高 軟件生態尚不成熟 ——這和摩爾線程今天幾乎一模一樣三、摩爾線程 ≈ NVIDIA「前 CUDA + 早 CUDA」疊加態 1、架構選擇的高度相似性
摩爾線程在文件中明確：
全功能 GPU
單芯片支持：
AI
圖形
HPC
視頻
這與 NVIDIA 的路徑幾乎一致：
NVIDIA
摩爾線程
圖形起家
圖形 + 計算并行
統一架構
統一 GPU 架構
CUDA
MUSA 軟件棧
對工程師而言，這意味著：
Warp / Wavefront 調度極難
前端壓力巨大
功能單元復用復雜
Verification 成本極高
這是 GPU 工程中最重的負擔，沒有之一。
2、軟件生態：NVIDIA 用了 10 年，摩爾線程才剛開始
CUDA 真正成熟是在：
Kepler（2012）
Volta（2017）
在此之前：
Kernel 性能波動巨大
Debug 極其痛苦
第三方支持稀缺
摩爾線程當前所處階段，對應的正是：
NVIDIA 在 Tesla C1060 / Fermi 初期的狀態
這也是為什么摩爾線程在問詢函中被反復追問：
驅動穩定性
生態成熟度
商業化節奏
AMD 在 GCN（2011）時代，試圖：
同時服務圖形 + 計算
Wavefront 64
高吞吐、低控制復雜度
結果是：
圖形競爭不過 NVIDIA
軟件生態始終弱勢
最終 AMD 做出一個極其工程理性的決定：
圖形 GPU（RDNA）與計算 GPU（CDNA）徹底分家2、CDNA / Instinct：為 AI/HPC 定制
從 MI50 / MI100 / MI250 開始：
無圖形 pipeline
極致算力密度
強調系統級性能
ROCm 專注計算
這條路線的工程邏輯是：
放棄通用性
換取交付確定性
犧牲生態廣度，換工程可控性
沐曦的產品特征：
訓推一體
高算力密度
AI-first 架構
不追求完整圖形
這與 AMD Instinct 系列幾乎是同一工程哲學：
AMD Instinct
沐曦
無圖形
無圖形
AI/HPC 優先
AI 優先
系統工程
系統工程
客戶定制
客戶導向
2、軟件策略的相似性
AMD 的 ROCm 長期策略是：
覆蓋主流模型
優先滿足大客戶
不追求“全生態”
沐曦的軟件路線幾乎一致：
優先跑模型
優先交付集群
軟件服務于工程交付
NVIDIA
成為通用算力入口
生態驅動增長
軟件定義硬件
但前提是：
能熬過 5–10 年
軟件棧持續進化
架構不崩盤
AMD Instinct + 部分 NVIDIA 數據中心業務
成為 AI/HPC 核心供應商
工程交付導向
深度綁定智算中心
但上限是：
更難成為“生態標準”
更依賴算力投資周期
NVIDIA 贏，不是因為它一開始比 AMD 聰明， 而是因為它賭對了“通用性 + 軟件生態”。
AMD 沒輸在工程能力，而是輸在路徑選擇的時代錯位。
今天：
摩爾線程在重復 NVIDIA 最痛苦、也最偉大的那段路
沐曦在走 AMD 最理性、也最穩健的工程路線
這不是誰對誰錯的問題，而是你相信哪一種工程哲學，最終會在中國成立。
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