Il software è una priorità assoluta per Nvidia, il progettista di chip ha chiarito alla conferenza sulla tecnologia GPU in corso questa settimana e che questo continua a influenzare il suo sviluppo hardware.
Il gigante della Silicon Valley è aperto all'idea di processori non Nvidia ottimizzati per l'esecuzione nativa di software creato utilizzando il suo toolkit di sviluppo CUDA, ha dichiarato il CEO di Nvidia Jensen Huang Il registro durante una conferenza stampa. CUDA è di Nvidia proprio piattaforma di programmazione e interfaccia per applicazioni per sfruttare la potenza di calcolo delle GPU dell'azienda. CUDA sta aiutando Nvidia a vendere più di questi acceleratori alle imprese.
La società non ha in programma di rendere open source il suo ambiente di sviluppo CUDA, anche se se le aziende vogliono costruire o ottimizzare i propri chip per le applicazioni realizzate con CUDA, la società non è necessariamente contraria a tale sforzo, ci ha detto Huang.
"Sotto CUDA c'è l'hardware di Nvidia", ha detto Huang. “Non c'è davvero niente nell'open source. Se qualcuno volesse creare un'applicazione per CUDA o un altro chip per CUDA, non siamo fondamentalmente contrari e nessuno l'ha mai chiesto".
L'alternativa sarebbe che Nvidia rendesse open-source le sue GPU affinché altri le utilizzassero nei loro system-on-chip con applicazioni basate su CUDA in esecuzione, cosa che semplicemente non accadrà, ha detto Huang. CUDA è spesso considerato anni luce avanti rispetto a framework simili per altre architetture e Nvidia non aprirà il software, né l'hardware sottostante, ai rivali.
Per produrre con successo un acceleratore compatibile con CUDA in grado di sfruttare appieno il framework, probabilmente avrai bisogno dell'input di Nvidia, e ciò accadrà solo se avrà senso commerciale a tutto tondo.
Se un grande giocatore con un sacco di soldi da spendere vuole sviluppare silicio personalizzato per il framework di programmazione, ciò attirerebbe l'interesse di Nvidia, ha affermato Jim McGregor, analista principale di Tirias Research.
"Se si tratta di un grande cliente come Facebook, [Nvidia] farà tutto ciò di cui ha bisogno", ha detto McGregor. I principali fornitori di cloud come Amazon e Google stanno personalizzando i chip per carichi di lavoro specifici e Nvidia potrebbe perdere se sceglie di non collaborare in quest'area, inoltre la rilevanza di CUDA potrebbe essere diluita, ha affermato.
Google ha il suo famiglia di TPU nostrani per accelerare il software di apprendimento automatico, ad esempio, notiamo.
Nvidia si sta posizionando come società di software intorno a CUDA, che è più un mezzo per vendere più GPU. L'azienda si considera il fornitore di software e hardware per il metaverso, un universo 3D parallelo sostenuto da Facebook (ora Meta) come un mondo digitale senza confini in cui gli avatar possono lavorare, giocare e interagire.
CUDA è fondamentale per la piattaforma hardware e software del metaverso di Nvidia chiamata Onniverso. Nel frattempo, le aziende utilizzano CUDA per portare le proprie applicazioni nei mondi virtuali.
Nvidia ha 150 kit di sviluppo software disponibili per la creazione di strumenti e quant'altro su CUDA, con alcune nuove applicazioni ReOpz per l'ottimizzazione della supply chain e cuQuantum per la simulazione del calcolo quantistico su una GPU. CUDA viene utilizzato anche per scrivere software per auto autonome dotate di hardware Nvidia.
Nvidia è in bilico sul filo del rasoio proiettandosi come un'azienda "aperta", reclutando anche organizzazioni nel suo ecosistema hardware e software chiuso.
“La nostra strategia non è quella di essere un computer su misura, non di essere un computer proprietario, ma essere un computer aperto”, ha detto Huang durante la conferenza stampa, “ma essere un computer aperto che consente al mondo di costruire software su di esso. E ogni volta che il software non esiste, andiamo a crearlo".
Mentre Nvidia si aggrappa a CUDA, i suoi gioielli della corona, gli strumenti rivali stanno cercando di colmare il divario. Le GPU di Nvidia sono conformi a OpenCL, un framework di programmazione parallela supportato da AMD e Intel. AMD offre una suite software di accelerazione hardware e si chiama CUDA ROcm, e Intel ha il suo intero oneAPI offrendo.
OpenAI a luglio ha annunciato un framework specifico per l'IA chiamato tritone, che fornisce un ambiente di programmazione simile a Python in cui i ricercatori senza esperienza CUDA possono scrivere codice efficiente per l'esecuzione su GPU Nvidia.
Un progetto chiamato Vortice sta cercando di portare l'esecuzione delle applicazioni CUDA alle GPU all'interno dei dispositivi RISC-V.
Nel 2013, Nvidia ha dichiarato che avrebbe concesso in licenza il suo IP GPU a terze parti. La società non ha risposto quando abbiamo chiesto se lo stesse ancora facendo. AMD ha concesso in licenza la sua architettura GPU a Samsung, che la società prevede di utilizzare nei suoi chip mobili. ®
Fonte: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/11/10/nvidia_cuda_silicon/
