CUDA不让用，我们还有OpenCL能做什么？

风陵润恺

从2022年开始，越来越多国内高校和企业开发者注意到一件事：在英伟达的CUDA生态里，我们已然是“二等开发者”。
也许你还没感受到变化。但在国产GPU厂商试图部署AI框架的那一刻，在本地部署LLM推理模型却发现“必须有CUDA支持”的那一刻，开发者开始意识到：我们构建的AI梦想，有一半是“租来的”。
过去十年，英伟达靠CUDA一统GPU编程语言江湖，架起了一个黄金围墙。深度学习框架如TensorFlow、PyTorch，大模型加速库如TensorRT、cuDNN、cuBLAS，统统绑定CUDA；无论你是想做图像处理、视频渲染还是科学计算，只要上了GPU平台，大概率就离不开它。
而CUDA的本质，是一套彻底闭源、仅限英伟达硬件运行的语言体系。它不是标准，而是“专利”；它不是生态，而是“壁垒”。
这意味着什么？意味着你训练的模型不能换平台跑、你写的加速代码无法在国产芯片上复用、你十年的技术积累，最终全都属于英伟达。
更危险的是，当美国将AI与算力视为“战略资源”之后，这堵围墙，不再只是商业边界，而是国家边界。
你可能还记得，2023年起，英伟达的A100、H100系列芯片被直接限制出口；2024年，中国数家GPU初创公司被列入“实体清单”；而在2025年，连软件服务的开放程度也在悄然收紧。越来越多中国IP地址，发现自己访问CUDA文档、下载驱动或调用API变得“不太方便”了。
当科技不再中立，我们才意识到，我们被困在了别人定义的语言里。
那么，我们真的别无选择了吗？
OpenCL的出现，给了我们另一个答案。
它是由Khronos组织推出的一套开放并行计算语言标准，支持CPU、GPU、FPGA、DSP等异构计算架构。不同于CUDA的“封闭性”，OpenCL强调“跨平台可移植性”，不仅支持AMD、Intel的GPU，也已经被国产芯片广泛适配，包括昇腾、乘影、景嘉微、寒武纪、兆芯、飞腾、龙芯等。
更重要的是，OpenCL是可控的。它没有“绑定硬件”、没有“美国公司授权”、没有“实体清单限制”。它像当年的C语言、Python一样，属于全球开发者，当然也属于中国开发者。
你可能听说过一句话：“国产GPU最大的难题，不是硬件做不出来，而是没人能把它用起来。”这正是因为国内缺少真正懂OpenCL的开发者。
而如果你愿意投入时间掌握这门语言，你不仅是在学习一项技术，更是在为中国的GPU生态“打通任督二脉”。未来几年，国产AI平台将批量上马，图像处理、深度推理、视觉算法、科学模拟等场景都将面临从CUDA迁移到OpenCL的过程——而你，就是那个“迁移的人”、那个“能跑得起来”的人。
我们当然知道，OpenCL生态还远远不够完美。它的调试工具、社区文档、整合框架等，远不如CUDA那般成熟。但正因为它开放、它自由、它属于我们，所以它有机会成长为未来的主流。
一代工程师有一代工程师的语言使命。今天，我们不再是围观者，而是搭建国产GPU新生态的建设者。
而OpenCL，就是我们必须掌握的那门语言。

清风扶醉月

花生、瓜子预备着，我要准备坐沙发了！