소프트웨어는 Nvidia의 최우선 과제이며, 칩 설계자는 이번 주에 진행 중인 GPU 기술 컨퍼런스에서 이것이 하드웨어 개발에 계속 영향을 미치고 있음을 분명히 했습니다.
실리콘 밸리의 거대 기업인 엔비디아 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 CUDA 개발 툴킷을 사용하여 구축된 소프트웨어의 기본 실행을 위해 조정된 비 엔비디아 프로세서에 대한 아이디어에 열려 있다고 말했습니다. 등록 기자회견 중. CUDA는 엔비디아의 것입니다. 소유권 회사 GPU의 컴퓨팅 성능을 활용하기 위한 애플리케이션용 프로그래밍 플랫폼 및 인터페이스입니다. CUDA는 Nvidia가 이러한 가속기를 기업에 더 많이 판매하도록 돕고 있습니다.
회사는 CUDA 개발 환경을 오픈 소스화할 계획이 없지만 회사가 CUDA 기반 애플리케이션을 위해 자체 칩을 구축하거나 최적화하려는 경우 회사가 반드시 그러한 노력에 반대하는 것은 아니라고 Huang은 말했습니다.
Huang은 "CUDA 아래에는 Nvidia의 하드웨어가 있습니다."라고 말했습니다. “오픈소스에는 정말 아무것도 없습니다. 누군가 CUDA용 애플리케이션을 구축하거나 CUDA용 또 다른 칩을 구축하려는 경우 우리는 근본적으로 반대하지 않으며 누구도 요청한 적이 없습니다.”
대안은 Nvidia가 다른 사람들이 CUDA 기반 응용 프로그램을 실행하는 시스템 온 칩에서 사용할 수 있도록 GPU를 오픈 소스로 제공하는 것입니다. 그러나 이는 일어나지 않을 것이라고 Huang은 말했습니다. CUDA는 종종 다른 아키텍처의 유사한 프레임워크보다 몇 광년 앞선 것으로 간주되며 Nvidia는 소프트웨어나 기본 하드웨어를 경쟁업체에 공개하지 않을 것입니다.
프레임워크를 최대한 활용할 수 있는 CUDA 호환 가속기를 성공적으로 생산하려면 Nvidia의 의견이 필요할 것이며 이는 전체적으로 상업적으로 타당한 경우에만 가능합니다.
Tirias Research의 수석 분석가인 Jim McGregor는 지출할 돈이 많은 대형 업체가 프로그래밍 프레임워크를 위한 맞춤형 실리콘을 개발하려는 경우 Nvidia의 관심을 끌 것이라고 말했습니다.
McGregor는 “Facebook과 같은 대규모 고객이라면 [Nvidia]는 필요한 모든 조치를 취할 것입니다.”라고 말했습니다. Amazon 및 Google과 같은 최고의 클라우드 제공업체는 특정 작업 부하에 맞게 칩을 맞춤화하고 있으며 Nvidia가 이 영역에서 협력하지 않기로 결정하면 손실을 입을 수 있으며 CUDA의 관련성이 희석될 수 있다고 그는 말했습니다.
구글은 자체 개발 TPU 제품군 예를 들어 기계 학습 소프트웨어를 가속화하는 데 주목합니다.
Nvidia는 더 많은 GPU를 판매하기 위한 수단인 CUDA를 중심으로 소프트웨어 회사로 자리매김하고 있습니다. 이 회사는 자신을 아바타가 일하고 놀고 상호 작용할 수 있는 경계 없는 디지털 세계인 Facebook(현 Meta)이 옹호하는 평행 3D 세계인 메타버스(Metaverse)를 위한 소프트웨어 및 하드웨어 제공업체로 보고 있습니다.
CUDA는 Nvidia의 메타버스 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼의 핵심입니다. 옴니버스. 한편 기업에서는 CUDA를 사용하여 애플리케이션을 가상 세계로 가져오고 있습니다.
Nvidia는 CUDA에서 도구 및 기타 기능을 구축하는 데 사용할 수 있는 150개의 소프트웨어 개발 키트를 보유하고 있으며 몇 가지 새로운 애플리케이션이 추가되었습니다. 재선택 공급망 최적화를 위한 큐퀀텀 GPU에서의 양자 컴퓨팅 시뮬레이션을 위한 것입니다. CUDA는 Nvidia 하드웨어가 장착된 자율주행차용 소프트웨어를 작성하는 데에도 사용되고 있습니다.
Nvidia는 "개방형" 회사로 자신을 투영하는 동시에 폐쇄형 하드웨어 및 소프트웨어 생태계에 조직을 모집하는 줄타기에서 균형을 맞추고 있습니다.
황은 기자회견에서 “우리의 전략은 맞춤형 컴퓨터나 독점 컴퓨터가 아닌 개방형 컴퓨터가 되는 것”이라며 “세계가 그 위에 소프트웨어를 구축할 수 있도록 하는 개방형 컴퓨터가 되는 것”이라고 말했다. 그리고 소프트웨어가 존재하지 않을 때마다 우리는 가서 소프트웨어를 만듭니다.”
Nvidia가 자사의 핵심 보석인 CUDA를 굳건히 고수하는 동안 경쟁 도구가 그 격차를 메우려고 노력하고 있습니다. Nvidia의 GPU는 다음을 준수합니다. OpenCL을, AMD와 Intel이 지원하는 병렬 프로그래밍 프레임워크입니다. AMD는 하드웨어 가속 소프트웨어 제품군과 CUDA 워너비를 제공합니다. ROCM, 인텔은 전체를 가지고 있습니다. 원API 제공합니다.
OpenAI는 지난 XNUMX월 AI 전용 프레임워크를 발표했습니다. 소라 고둥CUDA 경험이 없는 연구자가 Nvidia GPU에서 실행하기 위한 효율적인 코드를 작성할 수 있는 Python과 유사한 프로그래밍 환경을 제공합니다.
라는 프로젝트 소용돌이 RISC-V 장치 내의 GPU에 CUDA 애플리케이션 실행을 제공하려고 합니다.
2013년에 Nvidia는 GPU IP를 제XNUMX자에게 라이센스할 것이라고 밝혔습니다. 회사는 아직도 그렇게 하고 있는지 물었을 때 응답하지 않았습니다. AMD는 GPU 아키텍처를 삼성에 라이선스했으며, 삼성은 이를 모바일 칩에 사용할 계획입니다. ®
출처: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/11/10/nvidia_cuda_silicon/
