Software is a top priority for Nvidia, the chip designer has made clear at this week’s ongoing GPU Technology conference, and that this continues to influence its hardware development.
ענקית עמק הסיליקון פתוחה לרעיון של מעבדים שאינם Nvidia המכוונים לביצוע מקורי של תוכנה שנבנתה באמצעות ערכת הכלים לפיתוח CUDA שלה, אמר מנכ"ל Nvidia, Jensen Huang הקופה during a press conference. CUDA is Nvidia’s קניינית programming platform and interface for applications to harness the computing power of the company’s GPUs. CUDA is helping Nvidia sell more of these accelerators into enterprises.
לחברה אין תוכניות לפתוח בקוד פתוח של סביבת הפיתוח שלה CUDA, אם כי אם חברות רוצות לבנות או לייעל שבבים משלהן עבור יישומים שנבנו ב-CUDA, החברה לא בהכרח מתנגדת למאמץ הזה, אמר לנו הואנג.
“Underneath CUDA is Nvidia’s hardware,” Huang said. “There’s really nothing to open source. If somebody would like to build an application for CUDA or to build another chip for CUDA, we’re not not fundamentally against it, and nobody has ever asked.”
The alternative would be for Nvidia to open-source its GPUs for others to use in their system-on-chips with CUDA-built applications running on top, which just isn’t going to happen, Huang said. CUDA is often considered light-years ahead of similar frameworks for other architectures, and Nvidia isn’t going to open up the software, nor the underlying hardware, to rivals.
To successfully produce a CUDA-compatible accelerator that can take full advantage of the framework, you will likely need Nvidia’s input, and that’s only going to happen if it makes commercial sense all round.
If a large player with lots of money to spend wants to develop custom silicon for the programming framework, that would grab Nvidia’s interest, said Jim McGregor, principal analyst at Tirias Research.
“If it’s a huge customer like Facebook, [Nvidia] will do whatever they need to,” McGregor said. Top cloud providers like Amazon and Google are customizing chips for specific workloads, and Nvidia may lose out if it chooses not to collaborate in this area, plus CUDA’s relevance could be diluted, he opined.
לגוגל יש את זה משפחה של TPUs תוצרת בית כדי להאיץ תוכנות למידת מכונה, למשל, אנו מציינים.
Nvidia ממצבת את עצמה כחברת תוכנה סביב CUDA, שהיא יותר אמצעי למכור יותר GPUs. החברה רואה את עצמה כספקית התוכנה והחומרה ל-metaverse, יקום תלת-ממדי מקביל בו דוגלת פייסבוק (כיום Meta) כעולם דיגיטלי חסר גבולות בו אווטרים יכולים לעבוד, לשחק ולתקשר.
CUDA is central to Nvidia’s metaverse hardware and software platform called אומניברס. בינתיים, חברות משתמשות ב-CUDA כדי להביא את האפליקציות שלהן לעולמות וירטואליים.
ל-Nvidia יש 150 ערכות פיתוח תוכנה זמינות לבניית כלים ומה לא ב-CUDA, עם כמה יישומים חדשים. ReOpt לאופטימיזציה של שרשרת האספקה ו cuQuantum לסימולציה של מחשוב קוונטי על GPU. CUDA משמש גם לכתיבת תוכנה עבור מכוניות אוטונומיות המצוידות בחומרת Nvidia.
Nvidia is balancing on a tightrope of projecting itself as an “open” company, while also recruiting organizations into its closed hardware and software ecosystem.
“Our strategy is not to be a bespoke, not to be a proprietary computer, but be an open computer,” Huang said during the press conference, “but be an open computer that allows the world to build software upon it. And whenever the software doesn’t exist, we go and create it.”
While Nvidia holds on tight to CUDA, its crown jewels, rival tools are trying to fill the gap. Nvidia’s GPUs are compliant with OpenCL, מסגרת תכנות מקבילה המגובה על ידי AMD ואינטל. AMD מציעה חבילת תוכנה להאצת חומרה ו-CUDA wannabe call ROCm, ולאינטל יש את כולו oneAPI הַצָעָה.
OpenAI הודיעה ביולי על מסגרת ספציפית ל-AI בשם טריטון, המספק סביבת תכנות דמוית Python שבה חוקרים ללא ניסיון ב-CUDA יכולים לכתוב קוד יעיל לביצוע על Nvidia GPUs.
פרויקט שנקרא מערבולת מחפשת להביא את הביצוע של יישומי CUDA למעבדי GPU בתוך התקני RISC-V.
עוד בשנת 2013, Nvidia אמרה שהיא תעניק רישיון GPU IP שלה לצדדים שלישיים. החברה לא הגיבה כששאלנו אם היא עדיין עושה זאת. AMD העניקה רישיון לארכיטקטורת ה-GPU שלה לסמסונג, שבה החברה מתכננת להשתמש בשבבים הניידים שלה. ®
מקור: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/11/10/nvidia_cuda_silicon/
