सॉफ्टवेयर एनवीडिया के लिए सर्वोच्च प्राथमिकता है, चिप डिजाइनर ने इस सप्ताह चल रहे जीपीयू प्रौद्योगिकी सम्मेलन में स्पष्ट किया है, और यह इसके हार्डवेयर विकास को प्रभावित करना जारी रखता है।
Nvidia के सीईओ जेन्सेन हुआंग ने बताया कि सिलिकॉन वैली की दिग्गज कंपनी अपने CUDA डेवलपमेंट टूलकिट का उपयोग करके बनाए गए सॉफ़्टवेयर के मूल निष्पादन के लिए ट्यून किए गए गैर-एनवीडिया प्रोसेसर के विचार के लिए खुली है। रजिस्टर एक पत्रकार वार्ता के दौरान। CUDA Nvidia का है मालिकाना कंपनी के जीपीयू की कंप्यूटिंग शक्ति का दोहन करने के लिए अनुप्रयोगों के लिए प्रोग्रामिंग प्लेटफॉर्म और इंटरफेस। CUDA Nvidia को इन त्वरक को उद्यमों में बेचने में मदद कर रहा है।
हुआंग ने हमें बताया कि कंपनी की अपने CUDA विकास पर्यावरण को ओपन-सोर्स करने की कोई योजना नहीं है, हालांकि अगर कंपनियां CUDA-निर्मित अनुप्रयोगों के लिए अपने स्वयं के चिप्स का निर्माण या अनुकूलन करना चाहती हैं, तो कंपनी जरूरी नहीं है।
"CUDA के नीचे Nvidia का हार्डवेयर है," हुआंग ने कहा। "स्रोत खोलने के लिए वास्तव में कुछ भी नहीं है। अगर कोई CUDA के लिए एक एप्लिकेशन बनाना चाहता है या CUDA के लिए एक और चिप बनाना चाहता है, तो हम मूल रूप से इसके खिलाफ नहीं हैं, और किसी ने कभी नहीं पूछा।
हुआंग ने कहा कि वैकल्पिक रूप से एनवीडिया के लिए अपने जीपीयू को ओपन-सोर्स करने के लिए दूसरों के लिए अपने सिस्टम-ऑन-चिप्स में सीयूडीए-निर्मित अनुप्रयोगों के साथ उपयोग करने के लिए होगा, जो अभी नहीं होने वाला है। CUDA को अक्सर अन्य आर्किटेक्चर के लिए समान रूपरेखाओं से प्रकाश-वर्ष आगे माना जाता है, और Nvidia प्रतिद्वंद्वियों के लिए सॉफ़्टवेयर, और न ही अंतर्निहित हार्डवेयर को खोलने वाला नहीं है।
एक CUDA-संगत त्वरक का सफलतापूर्वक उत्पादन करने के लिए जो ढांचे का पूरा लाभ उठा सकता है, आपको संभवतः Nvidia के इनपुट की आवश्यकता होगी, और यह केवल तभी होने वाला है जब यह व्यावसायिक समझ में आता है।
टिरियास रिसर्च के प्रमुख विश्लेषक जिम मैकग्रेगर ने कहा कि अगर एक बड़ा खिलाड़ी जिसके पास खर्च करने के लिए बहुत सारा पैसा है, प्रोग्रामिंग ढांचे के लिए कस्टम सिलिकॉन विकसित करना चाहता है, तो वह एनवीडिया की रुचि को आकर्षित करेगा।
मैकग्रेगर ने कहा, "अगर यह फेसबुक जैसा बड़ा ग्राहक है, [एनवीडिया] जो कुछ भी करने की जरूरत है, वह करेगा।" अमेज़ॅन और Google जैसे शीर्ष क्लाउड प्रदाता विशिष्ट वर्कलोड के लिए चिप्स को अनुकूलित कर रहे हैं, और यदि इस क्षेत्र में सहयोग नहीं करना चुनता है तो एनवीडिया खो सकता है, साथ ही सीयूडीए की प्रासंगिकता को पतला किया जा सकता है, उन्होंने कहा।
गूगल के पास है घरेलू टीपीयू का परिवार मशीन-लर्निंग सॉफ़्टवेयर में तेजी लाने के लिए, उदाहरण के लिए, हम ध्यान दें।
Nvidia खुद को CUDA के आसपास एक सॉफ्टवेयर कंपनी के रूप में स्थापित कर रहा है, जो कि अधिक GPU बेचने का एक साधन है। कंपनी खुद को मेटावर्स के लिए सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर प्रदाता के रूप में देखती है, फेसबुक (अब मेटा) द्वारा समर्थित एक समानांतर 3डी ब्रह्मांड एक सीमाहीन डिजिटल दुनिया के रूप में है जिसमें अवतार काम कर सकते हैं, खेल सकते हैं और बातचीत कर सकते हैं।
CUDA, Nvidia के मेटावर्स हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म का केंद्र है जिसे कहा जाता है Omniverse. इस बीच, कंपनियां अपने अनुप्रयोगों को आभासी दुनिया में लाने के लिए CUDA का उपयोग कर रही हैं।
एनवीडिया के पास निर्माण उपकरण के लिए 150 सॉफ्टवेयर विकास किट उपलब्ध हैं और कुछ नए अनुप्रयोगों के साथ सीयूडीए पर क्या नहीं है फिर से ऑप्ट आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन के लिए और क्यूक्वांटम जीपीयू पर क्वांटम कंप्यूटिंग के अनुकरण के लिए। सीयूडीए का इस्तेमाल एनवीडिया हार्डवेयर से लैस स्वायत्त कारों के लिए सॉफ्टवेयर लिखने के लिए भी किया जा रहा है।
एनवीडिया खुद को एक "खुली" कंपनी के रूप में पेश करने के कड़े रास्ते पर संतुलन बना रही है, जबकि अपने बंद हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र में संगठनों की भर्ती भी कर रही है।
प्रेस कॉन्फ़्रेंस के दौरान हुआंग ने कहा, "हमारी रणनीति बीस्पोक नहीं है, मालिकाना कंप्यूटर नहीं है, बल्कि एक खुला कंप्यूटर है," लेकिन एक खुला कंप्यूटर है जो दुनिया को उस पर सॉफ़्टवेयर बनाने की अनुमति देता है। और जब भी सॉफ्टवेयर मौजूद नहीं होता है, हम जाते हैं और इसे बनाते हैं।”
जबकि एनवीडिया ने सीयूडीए को कस कर रखा है, उसके ताज के गहने, प्रतिद्वंद्वी उपकरण अंतर को भरने की कोशिश कर रहे हैं। एनवीडिया के जीपीयू इसके अनुरूप हैं OpenCL, एएमडी और इंटेल द्वारा समर्थित एक समानांतर प्रोग्रामिंग ढांचा। एएमडी एक हार्डवेयर-त्वरण सॉफ्टवेयर सूट प्रदान करता है और सीयूडीए वानाबे कहा जाता है आरओसीएम, और इंटेल के पास इसका पूरा है oneAPI की पेशकश की.
OpenAI ने जुलाई में AI-विशिष्ट ढांचे की घोषणा की नरमीन, जो एक पायथन जैसा प्रोग्रामिंग वातावरण प्रदान करता है जिसमें बिना सीयूडीए अनुभव वाले शोधकर्ता एनवीडिया जीपीयू पर निष्पादन के लिए कुशल कोड लिख सकते हैं।
नामक एक परियोजना भंवर आरआईएससी-वी उपकरणों के भीतर सीयूडीए अनुप्रयोगों के निष्पादन को जीपीयू में लाने की तलाश में है।
2013 में वापस, एनवीडिया ने कहा कि वह अपने जीपीयू आईपी को तीसरे पक्ष को लाइसेंस देगा। जब हमने पूछा कि क्या वह अभी भी ऐसा कर रहा है तो कंपनी ने कोई जवाब नहीं दिया। एएमडी ने सैमसंग को अपने जीपीयू आर्किटेक्चर का लाइसेंस दिया है, जिसे कंपनी अपने मोबाइल चिप्स में इस्तेमाल करने की योजना बना रही है। ®
स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/11/10/nvidia_cuda_silicon/
