在国内，CUDA作为NVIDIA推出的并行计算平台和API模型，在深度学习、图像处理、科学计算等领域具有广泛的应用和影响力。然而，随着国内技术的发展和对自主可控的需求增加，一些替代CUDA的方案也逐渐崭露头角。以下是一些国内可以替代CUDA的方案：

1. 百度PaddlePaddle：百度推出的深度学习框架PaddlePaddle支持多种后端，包括CPU、CUDA以及百度自研的Paddle Lite（适用于移动端和嵌入式设备）。虽然PaddlePaddle主要依赖于CUDA进行GPU加速，但百度也在逐步加强自主研发能力，推出更多自主可控的解决方案。
2. 飞桨（PaddleFlow）：作为百度旗下的深度学习平台，飞桨提供了完整的AI开发套件和工具链。其中，PaddleFlow作为飞桨的调度系统，可以支持多种计算资源，包括CPU、GPU等，通过合理的资源调度和管理，提高计算效率。虽然它本身并不直接替代CUDA，但可以作为在多种计算资源上运行深度学习任务的解决方案。
3. 华为Ascend：华为推出的Ascend系列AI芯片及相应的计算框架和工具链，旨在提供自主可控的AI计算解决方案。Ascend芯片支持自研的NPU（神经网络处理单元），并提供了相应的编程接口和开发工具。虽然Ascend与CUDA在架构和编程模型上存在差异，但它为那些寻求替代CUDA的用户提供了一个新的选择。
4. 其他国产GPU厂商：国内还有一些GPU厂商正在积极研发自主可控的GPU产品，并尝试提供相应的计算框架和工具链。这些厂商的产品在性能和生态方面可能还在不断发展和完善中，但它们为替代CUDA提供了潜在的解决方案。

需要注意的是，虽然这些方案在一定程度上可以替代CUDA，但它们在性能、生态和成熟度等方面可能还存在一定的差距。因此，在选择替代方案时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。同时，随着国内技术的不断进步和发展，相信未来会有更多优秀的替代方案涌现。