Programska oprema je glavna prednostna naloga Nvidie, je oblikovalec čipov jasno povedal na tekoči konferenci GPU Technology ta teden, in da to še naprej vpliva na razvoj strojne opreme.
Velikan iz Silicijeve doline je odprt za idejo o procesorjih, ki niso Nvidia, prilagojenih za izvorno izvajanje programske opreme, zgrajene z uporabo njegovega kompleta razvojnih orodij CUDA, je povedal izvršni direktor Nvidie Jensen Huang Register med novinarsko konferenco. CUDA je Nvidia lastniško programska platforma in vmesnik za aplikacije za izkoriščanje računalniške moči grafičnih procesorjev podjetja. CUDA pomaga Nvidiji pri prodaji več teh pospeševalnikov podjetjem.
Podjetje nima načrtov za odprtokodno razvojno okolje CUDA, čeprav želijo podjetja zgraditi ali optimizirati svoje čipe za aplikacije, izdelane s CUDA, podjetje ni nujno proti temu prizadevanju, nam je povedal Huang.
"Pod CUDA je Nvidijina strojna oprema," je dejal Huang. »Pravzaprav ni ničesar za odprto kodo. Če bi kdo želel izdelati aplikacijo za CUDA ali izdelati še en čip za CUDA, temu v bistvu ne nasprotujemo in nihče ni nikoli vprašal.«
Alternativa bi bila, da bi Nvidia odprla svoje grafične procesorje, da bi jih drugi uporabljali v svojih sistemih na čipih z aplikacijami, zgrajenimi s CUDA, ki tečejo na vrhu, kar pa se preprosto ne bo zgodilo, je dejal Huang. CUDA se pogosto šteje za svetlobna leta pred podobnimi okviri za druge arhitekture in Nvidia ne bo odprla programske opreme niti osnovne strojne opreme tekmecem.
Za uspešno izdelavo pospeševalnika, združljivega s CUDA, ki lahko v celoti izkoristi prednosti ogrodja, boste verjetno potrebovali vložek Nvidie, to pa se bo zgodilo le, če bo vsestransko komercialno smiselno.
Če velik igralec z veliko denarja želi razviti silicij po meri za programsko ogrodje, bi to pritegnilo zanimanje Nvidie, je dejal Jim McGregor, glavni analitik pri Tirias Research.
"Če je velika stranka, kot je Facebook, bo [Nvidia] naredila vse, kar mora," je dejal McGregor. Najboljši ponudniki oblakov, kot sta Amazon in Google, prilagajajo čipe za posebne delovne obremenitve in Nvidia bi lahko izgubila, če se ne bi odločila sodelovati na tem področju, poleg tega bi lahko bil pomen CUDA oslabljen, je menil.
Google ima svoje družina domačih TPU-jev na primer za pospešitev programske opreme za strojno učenje, ugotavljamo.
Nvidia se postavlja kot programsko podjetje okoli CUDA, ki je bolj sredstvo za prodajo več grafičnih procesorjev. Podjetje se vidi kot ponudnik programske in strojne opreme za metaverse, vzporedno 3D vesolje, ki ga zagovarja Facebook (zdaj Meta) kot brezmejni digitalni svet, v katerem lahko avatarji delajo, se igrajo in komunicirajo.
CUDA je osrednjega pomena za Nvidijino metaverse strojno in programsko platformo, imenovano Vseprisotni. Medtem podjetja uporabljajo CUDA za prenos svojih aplikacij v virtualne svetove.
Nvidia ima na voljo 150 kompletov za razvoj programske opreme za gradnjo orodij in še česa na CUDA, z nekaterimi novimi aplikacijami ReOpt za optimizacijo dobavne verige in cuQuantum za simulacijo kvantnega računalništva na GPU. CUDA se uporablja tudi za pisanje programske opreme za avtonomne avtomobile, opremljene s strojno opremo Nvidia.
Nvidia balansira na napeti vrvi in se predstavlja kot "odprto" podjetje, hkrati pa zaposluje organizacije v svoj zaprti ekosistem strojne in programske opreme.
»Naša strategija ni biti izdelan po meri, ne biti lastniški računalnik, ampak biti odprt računalnik,« je dejal Huang med tiskovno konferenco, »ampak biti odprt računalnik, ki omogoča svetu, da na njem gradi programsko opremo. In kadar koli programska oprema ne obstaja, jo ustvarimo.«
Medtem ko se Nvidia močno drži CUDA, njenega kronskega dragulja, konkurenčna orodja poskušajo zapolniti vrzel. Grafični procesorji Nvidia so združljivi z OpenCL, okvir vzporednega programiranja, ki ga podpirata AMD in Intel. AMD ponuja zbirko programske opreme za strojno pospeševanje in CUDA wannabe, imenovano ROCm, in Intel ima svojo celoto oneAPI ponudba.
OpenAI je julija napovedal ogrodje, specifično za AI, imenovano Triton, ki zagotavlja Pythonu podobno programsko okolje, v katerem lahko raziskovalci brez izkušenj s CUDA napišejo učinkovito kodo za izvajanje na grafičnih procesorjih Nvidia.
Projekt imenovan Vortex želi prenesti izvajanje aplikacij CUDA v GPU znotraj naprav RISC-V.
Že leta 2013 je Nvidia dejala, da bo licencirala svoj GPU IP tretjim osebam. Na naše vprašanje, ali to še počne, v podjetju niso odgovorili. AMD je družbi Samsung licenciral svojo GPU arhitekturo, ki jo podjetje namerava uporabiti v svojih mobilnih čipih. ®
Vir: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/11/10/nvidia_cuda_silicon/
