如何评价英伟达CUDA平台将不再支持Mac OS？如今CUDA与METAL相比各自有什么优势与劣势？
英伟达CUDA不再支持macOS：对用户、开发者和生态的影响评估
英伟达（NVIDIA）宣布其CUDA平台将不再支持macOS，这一消息无疑给苹果生态的用户和开发者带来了不小的震动。曾几何时，CUDA是macOS平台上进行高性能计算和深度学习加速的利器，如今的这一转变，预示着苹果用户在硬件选择和软件生态上将面临新的考量。
英伟达CUDA平台不再支持macOS的深层原因分析：
要理解这一决定，我们需要从英伟达和苹果各自的战略布局以及市场现实来审视。
苹果自研芯片的崛起： 近年来，苹果凭借其M系列自研芯片，在性能、能效比以及与macOS的深度整合方面取得了显著成就。M系列芯片集成了强大的CPU、GPU以及专门的神经网络引擎（Neural Engine），这些组件在很多通用计算和AI任务上已经能够提供相当不错的表现。苹果致力于构建一个软硬件高度统一的生态系统，其自研芯片的图形和计算能力是这一生态的核心。
英伟达的GPU业务重心： 英伟达作为全球领先的GPU制造商，其绝大部分的业务重心和研发投入都集中在支持Windows和Linux等主流服务器和桌面操作系统上。在数据中心、高性能计算、AI训练等领域，英伟达的GPU依然是无可争议的霸主，其CUDA生态系统在这个领域拥有庞大的用户基础和成熟的软件栈。
市场定位的差异： 苹果macOS用户群体的构成与英伟达的主要服务对象存在差异。虽然macOS上不乏专业的开发者、设计师和内容创作者，但相比于庞大的服务器和游戏玩家群体，在对CUDA这类底层计算加速平台的需求上，macOS用户可能不是英伟达最优先考虑的市场。
技术和授权的复杂性： 支持一个全新的操作系统平台，尤其是像macOS这样拥有自己独特硬件架构（如Apple Silicon）的平台，对于英伟达来说需要额外的研发投入和技术适配工作。在苹果推出自研芯片后，英伟达可能认为这种投入的边际效益不高，或者在某些技术层面存在障碍。此外，GPU驱动的兼容性和稳定性也是一个重要的考量因素。
潜在的竞争关系： 尽管英伟达和苹果在某些领域并非直接的竞争对手，但苹果在AI领域的持续投入，以及其自研芯片性能的不断提升，无疑也在一定程度上挤压了传统独立显卡在苹果设备上的生存空间。
对用户和开发者的影响：
这一决定带来的影响是多方面的，尤其对那些依赖CUDA进行高性能计算和AI工作的用户来说，其冲击不容小觑。
对依赖CUDA的开发者和研究人员：
迁移成本： 原本在macOS上使用CUDA进行深度学习模型训练、科学计算、图形渲染或视频编辑等工作的开发者和研究人员，现在面临着迁移到其他平台（如Windows或Linux）的挑战，或者需要寻找其他替代方案。这涉及到重新配置开发环境、调试代码、甚至可能需要调整算法和模型。
生态的割裂： 许多机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和科学计算库都深度依赖CUDA。如果macOS不再支持CUDA，意味着这些开发者在苹果设备上将无法享受到这些工具的最佳性能表现，甚至某些工具可能无法在macOS上正常运行或需要大幅修改。
教育和学习的限制： 对于初学者而言，如果他们主要接触的平台是macOS，但又希望学习主流的AI开发技术，那么CUDA的缺失会成为一个障碍。他们可能需要额外学习其他平台的工具和环境。
对Mac用户整体体验：
专业应用受限： 对于在macOS上进行需要强大GPU加速的专业工作（如大规模科学模拟、3D渲染、电影后期制作等）的用户，如果他们依赖英伟达GPU的CUDA性能，现在就不得不考虑更换硬件平台或者接受性能上的限制。
AI能力受影响： 尽管Apple Silicon集成了强大的Neural Engine，但对于一些需要更大模型规模和更复杂运算的AI任务，以及那些已经优化到CUDA上的现有AI库和模型，macOS用户可能会感到力不从心。
CUDA与Metal的对比分析：
英伟达CUDA平台不再支持macOS，也意味着苹果的自家图形和计算API——Metal，将成为macOS上计算加速的主力。那么，CUDA与Metal相比，各自的优势和劣势是什么？
CUDA (Compute Unified Device Architecture):
CUDA是英伟达推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C/C++、Fortran等语言，直接访问英伟达GPU的计算能力，实现通用目的的计算。
优势：
成熟且广泛的生态系统： 这是CUDA最大的优势。自2006年推出以来，CUDA已经发展了近二十年，积累了极其庞大且成熟的软件生态系统。几乎所有的主流深度学习框架（TensorFlow, PyTorch, Keras）、科学计算库（cuFFT, cuBLAS, cuSPARSE）、高性能计算工具（MPI, OpenMP）、以及大量的开源项目都对CUDA提供了原生的、高度优化的支持。这意味着开发者可以站在巨人的肩膀上，快速高效地开发复杂的应用程序。
极致的性能优化： 英伟达在GPU硬件设计和CUDA软件栈的协同优化上投入巨大，能够充分挖掘GPU的计算潜力。针对不同的GPU架构，英伟达都提供了精细化的指令集和编译器优化，使得CUDA程序在英伟达GPU上能够获得业界领先的性能。
广泛的硬件支持（在英伟达平台上）： 只要是英伟达的GPU，理论上都可以通过CUDA来访问其计算能力，覆盖了从消费级显卡到数据中心级专业卡的广泛产品线。
强大的社区支持和资源： 庞大的用户群体带来了丰富的教程、文档、论坛讨论和开源项目，开发者在遇到问题时，更容易找到解决方案和获得帮助。
易于上手（对于C/C++开发者）： 对于熟悉C/C++的开发者来说，CUDA的编程模型相对容易理解和上手，只需要学习一些特定的函数和指令即可。
劣势：
硬件锁定： 这是CUDA最明显的劣势。CUDA只能运行在英伟达的GPU上，不支持其他厂商的硬件，例如AMD的GPU或Intel的GPU。
平台限制（除macOS）： 虽然CUDA主要支持Windows和Linux，但其对其他操作系统平台的支持相对有限。
对新手可能过于底层： 虽然对C/C++开发者友好，但对于习惯了更高级语言或更抽象编程模型的开发者来说，CUDA的底层细节和内存管理可能需要一些学习曲线。
Metal:
Metal是苹果推出的一套底层图形和计算API，它提供了对GPU的高效访问，用于渲染图形和执行计算任务。
优势：
苹果生态的深度整合： Metal是苹果平台（macOS, iOS, iPadOS, tvOS）的原生API，与Apple Silicon（M系列芯片）以及macOS的操作系统深度整合。这意味着它能够充分利用Apple Silicon的特性，包括统一内存架构和专门的Neural Engine。
优异的能效比： 在Apple Silicon上，Metal的优化能够充分发挥其在能效方面的优势，为MacBook等设备带来更长的电池续航和更好的温度控制。
对AI任务的支持（通过Core ML等框架）： 苹果通过Core ML框架，将Metal的计算能力抽象出来，为开发者提供了在设备上部署和运行机器学习模型的便捷途径。许多AI推理任务在Apple Silicon上表现出色。
统一内存架构的优势： Apple Silicon的统一内存架构使得CPU和GPU可以共享同一块内存，减少了数据拷贝的开销，提升了数据传输效率，这对于大规模数据处理和计算密集型任务尤其有利。
易于上手（对于Swift/ObjectiveC开发者）： 对于使用Swift或ObjectiveC开发macOS和iOS应用的开发者来说，学习和使用Metal的门槛相对较低，与他们的现有开发流程更加契合。
劣势：
硬件锁定： Metal同样是苹果平台独占的API，只能运行在苹果的设备上，无法用于Windows或Linux PC。
生态系统相对年轻和封闭： 相比于CUDA，Metal的生态系统还比较年轻，尤其是在底层科学计算和通用高性能计算领域，第三方库和工具的支持远不如CUDA丰富和成熟。许多成熟的AI训练框架和科学计算库都需要进行额外的移植和适配才能在Metal上高效运行，或者根本不支持。
性能上限可能低于顶级独立显卡： 尽管Apple Silicon的GPU性能强大，但在绝对的浮点运算能力上，顶级的独立GPU（如英伟达GeForce RTX 40系列或数据中心级别的A100/H100）仍然具有显著优势。对于需要极致计算吞吐量的任务，macOS上的Metal可能难以匹敌。
对传统编程模型的适应性： 对于习惯了CUDA那种更直接的GPU编程模型的开发者来说，Metal的抽象层级和编程风格可能需要一些适应期。
总结性的评价：
英伟达CUDA平台不再支持macOS，标志着苹果生态在计算硬件和软件栈上的独立性进一步加强。对于苹果用户而言，这意味着要更多地拥抱苹果自研芯片和Metal API。
对于纯粹的macOS用户，如果其工作不涉及对CUDA深度依赖的特定应用程序（例如，大规模AI模型训练、某些专业的科学计算模拟），那么这一变化影响不大，甚至可能因为Apple Silicon和Metal的优化而获得更好的整体体验。
然而，对于那些长期以来依赖macOS进行需要强大GPU加速的科学计算、机器学习研究、或是在某些领域（如科学可视化、某些金融建模）需要利用CUDA成熟生态的开发者和研究人员来说，这一决定无疑是一个重大的打击。 他们可能需要重新考虑其工作流程和硬件选择，例如转投Windows或Linux平台，或者寻找其他（可能性能或生态不如CUDA的）解决方案。
CUDA和Metal各有其生态位和优势。CUDA凭借其近二十年的积累，在高性能计算和AI训练领域仍然是“工业标准”，其通用性和生态的成熟度是无与伦比的。而Metal则代表了苹果在自家平台上的努力，其与Apple Silicon的深度整合、优秀的能效比以及在AI推理方面的潜力，是其独特的价值所在。
这场转变也从侧面反映了整个行业的发展趋势：各大科技公司都在努力打造自己的硬件和软件生态闭环，以期在性能、成本和用户体验上获得更佳的控制和优化。对于用户和开发者而言，了解这些趋势并做出适合自身需求的最佳选择，将是未来一段时间内需要面对的重要课题。
英伟达（NVIDIA）宣布其CUDA平台将不再支持macOS，这一消息无疑给苹果生态的用户和开发者带来了不小的震动。曾几何时，CUDA是macOS平台上进行高性能计算和深度学习加速的利器，如今的这一转变，预示着苹果用户在硬件选择和软件生态上将面临新的考量。
英伟达CUDA平台不再支持macOS的深层原因分析：
要理解这一决定，我们需要从英伟达和苹果各自的战略布局以及市场现实来审视。
苹果自研芯片的崛起： 近年来，苹果凭借其M系列自研芯片，在性能、能效比以及与macOS的深度整合方面取得了显著成就。M系列芯片集成了强大的CPU、GPU以及专门的神经网络引擎（Neural Engine），这些组件在很多通用计算和AI任务上已经能够提供相当不错的表现。苹果致力于构建一个软硬件高度统一的生态系统，其自研芯片的图形和计算能力是这一生态的核心。
英伟达的GPU业务重心： 英伟达作为全球领先的GPU制造商，其绝大部分的业务重心和研发投入都集中在支持Windows和Linux等主流服务器和桌面操作系统上。在数据中心、高性能计算、AI训练等领域，英伟达的GPU依然是无可争议的霸主，其CUDA生态系统在这个领域拥有庞大的用户基础和成熟的软件栈。
市场定位的差异： 苹果macOS用户群体的构成与英伟达的主要服务对象存在差异。虽然macOS上不乏专业的开发者、设计师和内容创作者，但相比于庞大的服务器和游戏玩家群体，在对CUDA这类底层计算加速平台的需求上，macOS用户可能不是英伟达最优先考虑的市场。
技术和授权的复杂性： 支持一个全新的操作系统平台，尤其是像macOS这样拥有自己独特硬件架构（如Apple Silicon）的平台，对于英伟达来说需要额外的研发投入和技术适配工作。在苹果推出自研芯片后，英伟达可能认为这种投入的边际效益不高，或者在某些技术层面存在障碍。此外，GPU驱动的兼容性和稳定性也是一个重要的考量因素。
潜在的竞争关系： 尽管英伟达和苹果在某些领域并非直接的竞争对手，但苹果在AI领域的持续投入，以及其自研芯片性能的不断提升，无疑也在一定程度上挤压了传统独立显卡在苹果设备上的生存空间。
对用户和开发者的影响：
这一决定带来的影响是多方面的，尤其对那些依赖CUDA进行高性能计算和AI工作的用户来说，其冲击不容小觑。
对依赖CUDA的开发者和研究人员：
迁移成本： 原本在macOS上使用CUDA进行深度学习模型训练、科学计算、图形渲染或视频编辑等工作的开发者和研究人员，现在面临着迁移到其他平台（如Windows或Linux）的挑战，或者需要寻找其他替代方案。这涉及到重新配置开发环境、调试代码、甚至可能需要调整算法和模型。
生态的割裂： 许多机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和科学计算库都深度依赖CUDA。如果macOS不再支持CUDA，意味着这些开发者在苹果设备上将无法享受到这些工具的最佳性能表现，甚至某些工具可能无法在macOS上正常运行或需要大幅修改。
教育和学习的限制： 对于初学者而言，如果他们主要接触的平台是macOS，但又希望学习主流的AI开发技术，那么CUDA的缺失会成为一个障碍。他们可能需要额外学习其他平台的工具和环境。
对Mac用户整体体验：
专业应用受限： 对于在macOS上进行需要强大GPU加速的专业工作（如大规模科学模拟、3D渲染、电影后期制作等）的用户，如果他们依赖英伟达GPU的CUDA性能，现在就不得不考虑更换硬件平台或者接受性能上的限制。
AI能力受影响： 尽管Apple Silicon集成了强大的Neural Engine，但对于一些需要更大模型规模和更复杂运算的AI任务，以及那些已经优化到CUDA上的现有AI库和模型，macOS用户可能会感到力不从心。
CUDA与Metal的对比分析：
英伟达CUDA平台不再支持macOS，也意味着苹果的自家图形和计算API——Metal，将成为macOS上计算加速的主力。那么，CUDA与Metal相比，各自的优势和劣势是什么？
CUDA (Compute Unified Device Architecture):
CUDA是英伟达推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C/C++、Fortran等语言，直接访问英伟达GPU的计算能力，实现通用目的的计算。
优势：
成熟且广泛的生态系统： 这是CUDA最大的优势。自2006年推出以来，CUDA已经发展了近二十年，积累了极其庞大且成熟的软件生态系统。几乎所有的主流深度学习框架（TensorFlow, PyTorch, Keras）、科学计算库（cuFFT, cuBLAS, cuSPARSE）、高性能计算工具（MPI, OpenMP）、以及大量的开源项目都对CUDA提供了原生的、高度优化的支持。这意味着开发者可以站在巨人的肩膀上，快速高效地开发复杂的应用程序。
极致的性能优化： 英伟达在GPU硬件设计和CUDA软件栈的协同优化上投入巨大，能够充分挖掘GPU的计算潜力。针对不同的GPU架构，英伟达都提供了精细化的指令集和编译器优化，使得CUDA程序在英伟达GPU上能够获得业界领先的性能。
广泛的硬件支持（在英伟达平台上）： 只要是英伟达的GPU，理论上都可以通过CUDA来访问其计算能力，覆盖了从消费级显卡到数据中心级专业卡的广泛产品线。
强大的社区支持和资源： 庞大的用户群体带来了丰富的教程、文档、论坛讨论和开源项目，开发者在遇到问题时，更容易找到解决方案和获得帮助。
易于上手（对于C/C++开发者）： 对于熟悉C/C++的开发者来说，CUDA的编程模型相对容易理解和上手，只需要学习一些特定的函数和指令即可。
劣势：
硬件锁定： 这是CUDA最明显的劣势。CUDA只能运行在英伟达的GPU上，不支持其他厂商的硬件，例如AMD的GPU或Intel的GPU。
平台限制（除macOS）： 虽然CUDA主要支持Windows和Linux，但其对其他操作系统平台的支持相对有限。
对新手可能过于底层： 虽然对C/C++开发者友好，但对于习惯了更高级语言或更抽象编程模型的开发者来说，CUDA的底层细节和内存管理可能需要一些学习曲线。
Metal:
Metal是苹果推出的一套底层图形和计算API，它提供了对GPU的高效访问，用于渲染图形和执行计算任务。
优势：
苹果生态的深度整合： Metal是苹果平台（macOS, iOS, iPadOS, tvOS）的原生API，与Apple Silicon（M系列芯片）以及macOS的操作系统深度整合。这意味着它能够充分利用Apple Silicon的特性，包括统一内存架构和专门的Neural Engine。
优异的能效比： 在Apple Silicon上，Metal的优化能够充分发挥其在能效方面的优势，为MacBook等设备带来更长的电池续航和更好的温度控制。
对AI任务的支持（通过Core ML等框架）： 苹果通过Core ML框架，将Metal的计算能力抽象出来，为开发者提供了在设备上部署和运行机器学习模型的便捷途径。许多AI推理任务在Apple Silicon上表现出色。
统一内存架构的优势： Apple Silicon的统一内存架构使得CPU和GPU可以共享同一块内存，减少了数据拷贝的开销，提升了数据传输效率，这对于大规模数据处理和计算密集型任务尤其有利。
易于上手（对于Swift/ObjectiveC开发者）： 对于使用Swift或ObjectiveC开发macOS和iOS应用的开发者来说，学习和使用Metal的门槛相对较低，与他们的现有开发流程更加契合。
劣势：
硬件锁定： Metal同样是苹果平台独占的API，只能运行在苹果的设备上，无法用于Windows或Linux PC。
生态系统相对年轻和封闭： 相比于CUDA，Metal的生态系统还比较年轻，尤其是在底层科学计算和通用高性能计算领域，第三方库和工具的支持远不如CUDA丰富和成熟。许多成熟的AI训练框架和科学计算库都需要进行额外的移植和适配才能在Metal上高效运行，或者根本不支持。
性能上限可能低于顶级独立显卡： 尽管Apple Silicon的GPU性能强大，但在绝对的浮点运算能力上，顶级的独立GPU（如英伟达GeForce RTX 40系列或数据中心级别的A100/H100）仍然具有显著优势。对于需要极致计算吞吐量的任务，macOS上的Metal可能难以匹敌。
对传统编程模型的适应性： 对于习惯了CUDA那种更直接的GPU编程模型的开发者来说，Metal的抽象层级和编程风格可能需要一些适应期。
总结性的评价：
英伟达CUDA平台不再支持macOS，标志着苹果生态在计算硬件和软件栈上的独立性进一步加强。对于苹果用户而言，这意味着要更多地拥抱苹果自研芯片和Metal API。
对于纯粹的macOS用户，如果其工作不涉及对CUDA深度依赖的特定应用程序（例如，大规模AI模型训练、某些专业的科学计算模拟），那么这一变化影响不大，甚至可能因为Apple Silicon和Metal的优化而获得更好的整体体验。
然而，对于那些长期以来依赖macOS进行需要强大GPU加速的科学计算、机器学习研究、或是在某些领域（如科学可视化、某些金融建模）需要利用CUDA成熟生态的开发者和研究人员来说，这一决定无疑是一个重大的打击。 他们可能需要重新考虑其工作流程和硬件选择，例如转投Windows或Linux平台，或者寻找其他（可能性能或生态不如CUDA的）解决方案。
CUDA和Metal各有其生态位和优势。CUDA凭借其近二十年的积累，在高性能计算和AI训练领域仍然是“工业标准”，其通用性和生态的成熟度是无与伦比的。而Metal则代表了苹果在自家平台上的努力，其与Apple Silicon的深度整合、优秀的能效比以及在AI推理方面的潜力，是其独特的价值所在。
这场转变也从侧面反映了整个行业的发展趋势：各大科技公司都在努力打造自己的硬件和软件生态闭环，以期在性能、成本和用户体验上获得更佳的控制和优化。对于用户和开发者而言，了解这些趋势并做出适合自身需求的最佳选择，将是未来一段时间内需要面对的重要课题。
网友意见
CUDA在机器学习方面基本上一统江湖
但是机器学习方面的钦定操作系统是Ubuntu
mac上用vscode+remote ssh体验比直接在mac上跑强多了
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