Le logiciel est une priorité absolue pour Nvidia, a clairement indiqué le concepteur de puces lors de la conférence sur la technologie GPU de cette semaine, et cela continue d'influencer son développement matériel.
Le géant de la Silicon Valley est ouvert à l'idée de processeurs non Nvidia réglés pour l'exécution native de logiciels construits à l'aide de sa boîte à outils de développement CUDA, a déclaré le PDG de Nvidia, Jensen Huang. Le registre lors d'une conférence de presse. CUDA c'est Nvidia propriétaire plate-forme de programmation et interface d'applications pour exploiter la puissance de calcul des GPU de l'entreprise. CUDA aide Nvidia à vendre davantage de ces accélérateurs aux entreprises.
La société n'a pas l'intention d'ouvrir son environnement de développement CUDA, bien que si les entreprises veulent créer ou optimiser leurs propres puces pour les applications construites par CUDA, la société n'est pas nécessairement contre cet effort, nous a dit Huang.
"Sous CUDA se trouve le matériel de Nvidia", a déclaré Huang. « Il n'y a vraiment rien à open source. Si quelqu'un souhaite créer une application pour CUDA ou créer une autre puce pour CUDA, nous ne sommes pas fondamentalement contre, et personne ne l'a jamais demandé.
L'alternative serait pour Nvidia d'ouvrir ses GPU pour que d'autres les utilisent dans leur système sur puces avec des applications construites par CUDA en cours d'exécution, ce qui ne se produira tout simplement pas, a déclaré Huang. CUDA est souvent considéré comme des années-lumière d'avance sur les frameworks similaires pour d'autres architectures, et Nvidia n'ouvrira pas le logiciel, ni le matériel sous-jacent, à ses rivaux.
Pour produire avec succès un accélérateur compatible CUDA qui peut tirer pleinement parti du framework, vous aurez probablement besoin de l'apport de Nvidia, et cela ne se produira que si cela a un sens commercial.
Si un grand acteur avec beaucoup d'argent à dépenser veut développer un silicium personnalisé pour le cadre de programmation, cela attirera l'intérêt de Nvidia, a déclaré Jim McGregor, analyste principal chez Tirias Research.
"S'il s'agit d'un énorme client comme Facebook, [Nvidia] fera tout ce dont il a besoin", a déclaré McGregor. Les principaux fournisseurs de cloud comme Amazon et Google personnalisent les puces pour des charges de travail spécifiques, et Nvidia pourrait être perdante si elle choisit de ne pas collaborer dans ce domaine, et la pertinence de CUDA pourrait être diluée, a-t-il déclaré.
Google a son famille de TPU maison pour accélérer les logiciels d'apprentissage automatique, par exemple, notons-nous.
Nvidia se positionne comme une société de logiciels autour de CUDA, qui est plutôt un moyen de vendre plus de GPU. La société se considère comme le fournisseur de logiciels et de matériel pour le métaverse, un univers 3D parallèle défendu par Facebook (maintenant Meta) comme un monde numérique sans frontières dans lequel les avatars peuvent travailler, jouer et interagir.
CUDA est au cœur de la plate-forme matérielle et logicielle métaverse de Nvidia appelée Omnivers. Pendant ce temps, les entreprises utilisent CUDA pour amener leurs applications dans des mondes virtuels.
Nvidia dispose de 150 kits de développement logiciel disponibles pour créer des outils et ainsi de suite sur CUDA, avec de nouvelles applications en cours Réopter pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et cuQuantum pour la simulation de l'informatique quantique sur un GPU. CUDA est également utilisé pour écrire des logiciels pour les voitures autonomes équipées de matériel Nvidia.
Nvidia est en équilibre sur la corde raide de se projeter comme une entreprise "ouverte", tout en recrutant des organisations dans son écosystème matériel et logiciel fermé.
"Notre stratégie n'est pas d'être un ordinateur sur mesure, de ne pas être un ordinateur propriétaire, mais d'être un ordinateur ouvert", a déclaré Huang lors de la conférence de presse, "mais d'être un ordinateur ouvert qui permet au monde de créer des logiciels dessus. Et chaque fois que le logiciel n'existe pas, nous allons le créer.
Alors que Nvidia tient fermement à CUDA, ses joyaux de la couronne, des outils concurrents tentent de combler le vide. Les GPU de Nvidia sont compatibles avec OpenCL, un cadre de programmation parallèle soutenu par AMD et Intel. AMD propose une suite logicielle d'accélération matérielle et l'aspirant CUDA appelé ROCM, et Intel a tout son un API offrant.
OpenAI a annoncé en juillet un cadre spécifique à l'IA appelé Triton, qui fournit un environnement de programmation de type Python dans lequel les chercheurs sans expérience CUDA peuvent écrire du code efficace à exécuter sur les GPU Nvidia.
Un projet appelé Vortex cherche à apporter l'exécution des applications CUDA aux GPU dans les appareils RISC-V.
En 2013, Nvidia a annoncé qu'elle concéderait une licence pour son IP GPU à des tiers. L'entreprise n'a pas répondu lorsque nous lui avons demandé si elle le faisait toujours. AMD a concédé sous licence son architecture GPU à Samsung, que la société prévoit d'utiliser dans ses puces mobiles. ®
Source : https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/11/10/nvidia_cuda_silicon/
