不少人在接觸 AI 之後會有這個疑問：
「CUDA 是 AI 的標配，
那 Apple M 系列沒有 CUDA，為什麼也能跑 AI？」
甚至你可能實際遇過這種情況：
- MacBook 上能跑模型推論
- 一些模型速度還不慢
- 但完全沒看到 CUDA
這篇文章，我們從 設計哲學與系統架構 出發，一次把原因講清楚。
先說結論（一句話版）
Apple 沒有選擇 CUDA，是因為它打造了一套「從硬體到軟體完全整合」的 AI 執行路線。
不是不用 GPU、也不是不用加速，
而是 用「不同的方法」達到類似的目的。
CUDA 是什麼？先釐清對象
CUDA 是由 NVIDIA 推出的 GPU 平行運算平台，核心目標是：
- 把大量矩陣運算交給 GPU
- 適合 大型 AI 訓練
- 主力場景是 資料中心與工作站
📌 關鍵點：
CUDA 解的是「大規模訓練」問題
Apple 的 AI 目標，從一開始就不同
Apple 在設計 M 系列時，優先考量的是：
- 裝置端 AI（on-device AI）
- 即時推論（real-time inference）
- 低功耗、高能效
- 筆電、手機、平板一致體驗
👉 Apple 要解的不是「怎麼訓練超大模型」，
而是「怎麼在裝置上把 AI 用得順」
Apple M 系列的關鍵：不是只有 GPU
M 系列晶片不是「CPU + GPU」而已，而是：
- CPU
- GPU
- NPU（Neural Engine）
- 記憶體控制器
全部整合在一顆晶片中。
Neural Engine：專為 AI 推論而生
Neural Engine（NPU） 是 Apple 的秘密武器：
- 專門跑神經網路
- 功耗極低
- 對特定模型極快
📌 重點是：
它不是通用計算單元，
而是「為 AI 量身打造」
為什麼 Apple 不需要 CUDA？
因為 Apple 有三個替代方案，而且是一起用的。
① Metal：Apple 的 GPU 計算語言
Metal 是 Apple 的 GPU API：
- 角色 ≈ CUDA
- 但只支援 Apple 硬體
- 與 macOS / iOS 深度整合
👉 GPU 平行運算，Apple 用 Metal，不是 CUDA。
② Core ML：模型轉換與最佳化層
Core ML 負責：
- 把模型轉成 Apple 最適格式
- 自動決定跑在：
- CPU
- GPU
- Neural Engine
📌 開發者不需要自己管硬體細節。
③ Unified Memory：一個大優勢
Apple 採用 Unified Memory Architecture：
- CPU / GPU / NPU 共用同一塊記憶體
- 不需要「搬資料」
- 延遲低、能耗低
👉 這對 推論（inference） 特別有利。
那 Apple 能不能訓練大型模型？
實話實說：
不適合，也不是目標
Apple M 系列適合：
- 模型推論
- 微調（fine-tuning）
- 邊緣 AI
- 個人 AI 助手
不適合：
- 上百億參數模型訓練
- 多 GPU 分散式訓練
- 資料中心級 AI 計算
👉 這正是 CUDA + NVIDIA GPU 的主場。
用一張表快速理解差異
| 項目 | Apple M 系列 | NVIDIA + CUDA |
|---|---|---|
| 主要目標 | 裝置端 AI | 大規模訓練 |
| 功耗 | 極低 | 高 |
| 記憶體 | Unified | VRAM 分離 |
| GPU API | Metal | CUDA |
| AI 加速 | Neural Engine | Tensor Cores |
| 適合場景 | 推論 / 個人使用 | 訓練 / 資料中心 |
所以，Apple 不用 CUDA 是「劣勢」嗎？
不是。
👉 這是 路線選擇，不是技術落後。
- NVIDIA：
訓練優先、規模優先 - Apple：
體驗優先、能效優先
總結（帶走重點）
Apple M 系列不用 CUDA，
是因為它用「整合式晶片 + Metal + Neural Engine」
解的是「裝置端 AI」這個不同問題。
最後一句話
CUDA 解的是「怎麼算得更多」，
Apple 解的是「怎麼在你手上算得更好」。