曾从事 x86、Arm、MISC 和 RISC-V 处理器研究的芯片架构师 Jim Keller 批评了英伟达的 CUDA 架构和软件技术栈，他认为 CUDA 是英伟达的沼泽而非护城河。

“CUDA 是沼泽，而不是护城河。x86 也是一片沼泽。[…] CUDA 并不美好，它是通过一次堆积一件东西来构建的。”

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他指出，就连英伟达本身也有多个专用软件包，出于性能原因，这些软件包依赖于开源框架。

就像x86一样，CUDA在保持软件和硬件向后兼容性的同时逐渐增加了功能。这确保英伟达的平台完整且向后兼容，但它影响了性能并使程序开发变得更加困难。同时，很多开源软件开发框架可以比CUDA更高效地使用。

Jim Keller 写道：“基本上没有人编写 CUDA，如果你确实编写 CUDA，它可能不会很快。[...] Triton、Tensor RT、Neon 和 Mojo 的存在是有充分理由的。”

甚至英伟达本身也有不完全依赖 CUDA 的工具。例如，Triton Inference Server 是英伟达的一款开源工具，可简化 AI 模型的大规模部署，支持 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX 等框架。Triton 还提供模型版本控制、多模型服务和并发模型执行等功能，以优化 GPU 和 CPU 资源的利用率。

英伟达的TensorRT是一种高性能深度学习推理优化器和运行时库，可加速英伟达 GPU上的深度学习推理。TensorRT 从各种框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）中获取经过训练的模型，并对其进行优化以进行部署，从而减少延迟并提高图像分类、对象检测和自然语言处理等实时应用程序的吞吐量。

尽管像Arm、CUDA 和x86这样的架构可能会被认为是沼泽，因为它们的演进速度相对较慢、必须向后兼容并且体积庞大，但这些平台也不像GPGPU这样分散，这可能根本不是一件坏事。