[ad_1]
Программное обеспечение является главным приоритетом для Nvidia, как ясно дал понять разработчик микросхем на проходящей на этой неделе конференции по технологиям графических процессоров, и что это продолжает влиять на разработку аппаратного обеспечения.
По словам генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга, гигант Кремниевой долины открыт для идеи о процессорах сторонних производителей, настроенных для нативного исполнения программного обеспечения, созданного с использованием его инструментария разработки CUDA. во время пресс-конференции. CUDA – это запатентованная платформа программирования и интерфейс Nvidia для приложений, позволяющая использовать вычислительную мощность графических процессоров компании. CUDA помогает Nvidia продавать больше этих ускорителей предприятиям.
Компания не планирует открывать исходный код своей среды разработки CUDA, хотя, как сказал нам Хуанг, если компании хотят создавать или оптимизировать свои собственные чипы для приложений, созданных на основе CUDA, компания не обязательно будет против этих усилий.
«Под CUDA находится оборудование Nvidia», – сказал Хуанг. «На самом деле нет ничего в открытом исходном коде. Если кто-то хочет создать приложение для CUDA или создать еще один чип для CUDA, мы не категорически против этого, и никто никогда не спрашивал».
Альтернативой для Nvidia было бы открытие исходных кодов своих графических процессоров для других, которые могли бы использовать их в своих системах на кристаллах с приложениями, созданными на основе CUDA, работающими поверх них, чего просто не произойдет, сказал Хуанг. CUDA часто считается на световые годы впереди аналогичных фреймворков для других архитектур, и Nvidia не собирается открывать конкурентам ни программное обеспечение, ни базовое оборудование.
Чтобы успешно создать совместимый с CUDA ускоритель, который может полностью использовать преимущества фреймворка, вам, вероятно, понадобится вклад Nvidia, и это произойдет только в том случае, если это будет иметь коммерческий смысл во всех отношениях.
По словам Джима МакГрегора, главного аналитика Tirias Research, если крупный игрок, у которого есть много денег, чтобы потратить, захочет разработать собственный кристалл для среды программирования, это привлечет интерес Nvidia.
“Если это такой крупный клиент, как Facebook, [Nvidia] будут делать все, что им нужно », – сказал МакГрегор. Ведущие облачные провайдеры, такие как Amazon и Google, настраивают микросхемы для конкретных рабочих нагрузок, и Nvidia может проиграть, если решит не сотрудничать в этой области, плюс, по его мнению, актуальность CUDA может быть снижена.
Мы отмечаем, например, что у Google есть семейство самодельных TPU для ускорения программного обеспечения машинного обучения.
Nvidia позиционирует себя как компания-разработчик программного обеспечения для CUDA, которая в большей степени является средством для продажи большего количества графических процессоров. Компания считает себя поставщиком программного и аппаратного обеспечения для метавселенной, параллельной трехмерной вселенной, которую Facebook (ныне Meta) поддерживает как цифровой мир без границ, в котором аватары могут работать, играть и взаимодействовать.
CUDA занимает центральное место в аппаратной и программной платформе метавселенной Nvidia под названием Omniverse. Между тем компании используют CUDA для переноса своих приложений в виртуальные миры.
У Nvidia есть 150 комплектов разработки программного обеспечения, доступных для создания инструментов и прочего на CUDA, с некоторыми новыми приложениями, такими как ReOpt для оптимизации цепочки поставок и cuQuantum для моделирования квантовых вычислений на графическом процессоре. CUDA также используется для написания программного обеспечения для автономных автомобилей, оснащенных оборудованием Nvidia.
Nvidia балансирует на натянутом канате, позиционируя себя как «открытую» компанию, одновременно нанимая организации в свою закрытую аппаратную и программную экосистему.
«Наша стратегия состоит не в том, чтобы быть сделанным на заказ, не быть проприетарным компьютером, а быть открытым компьютером, – сказал Хуанг во время пресс-конференции, – а быть открытым компьютером, который позволяет миру создавать на нем программное обеспечение. программного обеспечения не существует, мы идем и создаем его ».
В то время как Nvidia крепко держится за CUDA, свою жемчужину, конкурирующие инструменты пытаются заполнить этот пробел. Графические процессоры Nvidia совместимы с OpenCL, фреймворком параллельного программирования, поддерживаемым AMD и Intel. AMD предлагает программный пакет для аппаратного ускорения и подражатель CUDA под названием ROCm, а у Intel есть целое предложение oneAPI.
В июле OpenAI анонсировала платформу Triton для ИИ, которая предоставляет среду программирования, подобную Python, в которой исследователи, не имеющие опыта работы с CUDA, могут писать эффективный код для выполнения на графических процессорах Nvidia.
Проект под названием Vortex стремится обеспечить выполнение приложений CUDA на графических процессорах в устройствах RISC-V.
Еще в 2013 году Nvidia заявила, что будет лицензировать свой IP GPU третьим лицам. Компания не ответила, когда мы спросили, продолжает ли она это делать. AMD передала Samsung лицензию на архитектуру графического процессора, которую компания планирует использовать в своих мобильных чипах. ®
[ad_2]
