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.
Nvidia CEO'su Jensen Huang, Silikon Vadisi devinin, CUDA geliştirme araç seti kullanılarak oluşturulan yazılımların yerel olarak yürütülmesi için ayarlanmış Nvidia olmayan işlemciler fikrine açık olduğunu söyledi. Kayıt during a press conference. CUDA is Nvidia’s özel 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.
Huang, şirketin CUDA geliştirme ortamını açık kaynaklı hale getirme planının olmadığını, ancak şirketlerin CUDA yapımı uygulamalar için kendi yongalarını oluşturmak veya optimize etmek istemeleri durumunda şirketin bu çabaya karşı olması gerekmediğini söyledi.
“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.
Google'ın kendi yerli TPU ailesi örneğin makine öğrenimi yazılımını hızlandırmak için not ediyoruz.
Nvidia kendisini, daha çok GPU satmanın bir yolu olan CUDA çevresinde bir yazılım şirketi olarak konumlandırıyor. Şirket kendisini, avatarların çalışabileceği, oynayabileceği ve etkileşimde bulunabileceği sınırsız bir dijital dünya olarak Facebook (şimdi Meta) tarafından desteklenen paralel bir 3B evren olan metaverse için yazılım ve donanım sağlayıcısı olarak görüyor.
CUDA is central to Nvidia’s metaverse hardware and software platform called Omniverse'in. Bu arada şirketler, uygulamalarını sanal dünyalara taşımak için CUDA kullanıyor.
Nvidia'nın CUDA'da araç ve benzeri şeyler oluşturmak için kullanılabilen 150 yazılım geliştirme kiti vardır ve bazı yeni uygulamalar geliştirilmektedir. Yeniden Seç tedarik zinciri optimizasyonu ve Kuantum bir GPU üzerinde kuantum hesaplamanın simülasyonu için. CUDA, Nvidia donanımıyla donatılmış otonom araçlar için yazılım yazmak için de kullanılıyor.
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, AMD ve Intel tarafından desteklenen bir paralel programlama çerçevesi. AMD, bir donanım hızlandırma yazılım paketi ve adı verilen CUDA özentisi sunuyor ROCMve Intel'in tamamı birAPI teklif.
Temmuz ayında OpenAI, adı verilen yapay zekaya özgü bir çerçeveyi duyurdu. TritonCUDA deneyimi olmayan araştırmacıların Nvidia GPU'larda yürütme için verimli kodlar yazabileceği Python benzeri bir programlama ortamı sağlar.
Denilen bir proje Girdap CUDA uygulamalarının yürütülmesini RISC-V cihazları içindeki GPU'lara getirmeyi amaçlıyor.
2013'te Nvidia, GPU IP'sini üçüncü taraflara lisanslayacağını söyledi. Hala yapıp yapmadığını sorduğumuzda şirket yanıt vermedi. AMD, şirketin mobil çiplerinde kullanmayı planladığı GPU mimarisini Samsung'a lisansladı. ®
Kaynak: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/11/10/nvidia_cuda_silicon/
