O software é uma prioridade máxima para a Nvidia, o designer do chip deixou claro na conferência GPU Technology desta semana, e que isso continua a influenciar o desenvolvimento de seu hardware.
A gigante do Vale do Silício está aberta à ideia de processadores não-Nvidia ajustados para execução nativa de software construído usando seu kit de ferramentas de desenvolvimento CUDA, disse o CEO da Nvidia, Jensen Huang. O registro durante uma conferência de imprensa. CUDA é da Nvidia proprietário plataforma de programação e interface para aplicativos para aproveitar o poder de computação das GPUs da empresa. CUDA está ajudando a Nvidia a vender mais desses aceleradores para empresas.
A empresa não tem planos de abrir o código-fonte de seu ambiente de desenvolvimento CUDA, embora se as empresas quiserem construir ou otimizar seus próprios chips para aplicativos construídos em CUDA, a empresa não será necessariamente contra esse esforço, disse-nos Huang.
“Embaixo do CUDA está o hardware da Nvidia”, disse Huang. “Não há realmente nada no código aberto. Se alguém quiser construir um aplicativo para CUDA ou construir outro chip para CUDA, não seremos fundamentalmente contra isso e ninguém nunca perguntou.”
A alternativa seria a Nvidia abrir o código-fonte de suas GPUs para outros usarem em seus sistemas em chips com aplicativos construídos em CUDA rodando em cima, o que simplesmente não vai acontecer, disse Huang. CUDA é frequentemente considerado anos-luz à frente de estruturas semelhantes para outras arquiteturas, e a Nvidia não vai abrir o software, nem o hardware subjacente, para rivais.
Para produzir com sucesso um acelerador compatível com CUDA que possa aproveitar ao máximo a estrutura, você provavelmente precisará da contribuição da Nvidia, e isso só acontecerá se fizer sentido comercial em geral.
Se um grande player com muito dinheiro para gastar quiser desenvolver silício customizado para a estrutura de programação, isso atrairia o interesse da Nvidia, disse Jim McGregor, analista principal da Tirias Research.
“Se for um grande cliente como o Facebook, [a Nvidia] fará tudo o que for necessário”, disse McGregor. Os principais provedores de nuvem, como Amazon e Google, estão customizando chips para cargas de trabalho específicas, e a Nvidia pode perder se decidir não colaborar nesta área, além da relevância do CUDA poder ser diluída, opinou ele.
Google tem seu família de TPUs locais para acelerar software de aprendizado de máquina, por exemplo, observamos.
A Nvidia está se posicionando como uma empresa de software em torno de CUDA, que é mais um meio de vender mais GPUs. A empresa se vê como fornecedora de software e hardware para o metaverso, um universo 3D paralelo defendido pelo Facebook (agora Meta) como um mundo digital sem fronteiras no qual os avatares podem trabalhar, brincar e interagir.
CUDA é fundamental para a plataforma de hardware e software metaverso da Nvidia chamada Omniverse. Enquanto isso, as empresas estão usando CUDA para levar suas aplicações para mundos virtuais.
A Nvidia tem 150 kits de desenvolvimento de software disponíveis para ferramentas de construção e outros enfeites em CUDA, com alguns novos aplicativos sendo Reoptar para otimização da cadeia de suprimentos e cuQuantum para simulação de computação quântica em uma GPU. CUDA também está sendo usado para escrever software para carros autônomos equipados com hardware Nvidia.
A Nvidia está se equilibrando na corda bamba de se projetar como uma empresa “aberta”, ao mesmo tempo em que recruta organizações para seu ecossistema fechado de hardware e software.
“Nossa estratégia não é ser um computador personalizado, não ser um computador proprietário, mas ser um computador aberto”, disse Huang durante a conferência de imprensa, “mas ser um computador aberto que permita ao mundo construir software sobre ele. E sempre que o software não existe, nós o criamos.”
Enquanto a Nvidia se mantém firme no CUDA, sua joia da coroa, as ferramentas rivais tentam preencher a lacuna. As GPUs da Nvidia são compatíveis com OpenCL, uma estrutura de programação paralela apoiada pela AMD e Intel. A AMD oferece um conjunto de software de aceleração de hardware e aspirante a CUDA chamado ROCm, e a Intel tem todo o seu uma API oferta.
OpenAI anunciou em julho uma estrutura específica de IA chamada Tritão, que fornece um ambiente de programação semelhante ao Python no qual pesquisadores sem experiência em CUDA podem escrever código eficiente para execução em GPUs Nvidia.
Um projeto chamado Vórtice pretende levar a execução de aplicativos CUDA para GPUs em dispositivos RISC-V.
Em 2013, a Nvidia disse que licenciaria seu IP de GPU para terceiros. A empresa não respondeu quando perguntamos se ainda o faz. A AMD licenciou sua arquitetura de GPU para a Samsung, que a empresa planeja usar em seus chips móveis. ®
Fonte: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/11/10/nvidia_cuda_silicon/
