Phần mềm là ưu tiên hàng đầu của Nvidia, nhà thiết kế chip đã nói rõ tại hội nghị Công nghệ GPU đang diễn ra trong tuần này và rằng điều này tiếp tục ảnh hưởng đến sự phát triển phần cứng của hãng.
Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang cho biết gã khổng lồ ở Thung lũng Silicon sẵn sàng đón nhận ý tưởng về các bộ xử lý không phải của Nvidia được điều chỉnh để thực thi nguyên bản phần mềm được xây dựng bằng bộ công cụ phát triển CUDA của họ. Đăng ký trong một cuộc họp báo. CUDA là của Nvidia độc quyền nền tảng lập trình và giao diện cho các ứng dụng nhằm khai thác sức mạnh tính toán của GPU của công ty. CUDA đang giúp Nvidia bán nhiều máy gia tốc này hơn cho các doanh nghiệp.
Huang nói với chúng tôi rằng công ty không có kế hoạch mở nguồn môi trường phát triển CUDA của mình, mặc dù nếu các công ty muốn xây dựng hoặc tối ưu hóa chip của riêng họ cho các ứng dụng do CUDA xây dựng, công ty không nhất thiết phản đối nỗ lực đó.
“Bên dưới CUDA là phần cứng của Nvidia,” Huang nói. “Thực sự không có gì về nguồn mở. Nếu ai đó muốn xây dựng một ứng dụng cho CUDA hoặc xây dựng một con chip khác cho CUDA, về cơ bản chúng tôi không phản đối điều đó và cũng chưa có ai yêu cầu cả.”
Huang cho biết, giải pháp thay thế là Nvidia cung cấp nguồn mở GPU của mình để người khác sử dụng trong hệ thống trên chip của họ với các ứng dụng do CUDA xây dựng chạy trên cùng, điều này sẽ không xảy ra. CUDA thường được coi là đi trước nhiều năm ánh sáng so với các khuôn khổ tương tự dành cho các kiến trúc khác và Nvidia sẽ không mở cửa phần mềm cũng như phần cứng cơ bản cho các đối thủ.
Để sản xuất thành công bộ tăng tốc tương thích CUDA có thể tận dụng tối đa khung, bạn có thể sẽ cần đầu vào của Nvidia và điều đó sẽ chỉ xảy ra nếu nó có ý nghĩa thương mại.
Jim McGregor, nhà phân tích chính của Tirias Research, cho biết nếu một người chơi lớn có nhiều tiền muốn phát triển silicon tùy chỉnh cho khung lập trình, điều đó sẽ thu hút sự quan tâm của Nvidia.
McGregor nói: “Nếu đó là một khách hàng lớn như Facebook, [Nvidia] sẽ làm bất cứ điều gì họ cần. Ông cho rằng các nhà cung cấp đám mây hàng đầu như Amazon và Google đang tùy chỉnh chip cho các khối lượng công việc cụ thể và Nvidia có thể thua nếu chọn không hợp tác trong lĩnh vực này, cộng thêm mức độ liên quan của CUDA có thể bị giảm sút.
Google có của nó gia đình TPU cây nhà lá vườn chúng tôi lưu ý rằng để tăng tốc phần mềm học máy.
Nvidia đang định vị mình là một công ty phần mềm xung quanh CUDA, đây là một phương tiện để bán được nhiều GPU hơn. Công ty tự coi mình là nhà cung cấp phần mềm và phần cứng cho metaverse, một vũ trụ 3D song song được Facebook (nay là Meta) bảo vệ như một thế giới kỹ thuật số không biên giới, trong đó hình đại diện có thể làm việc, chơi và tương tác.
CUDA là trung tâm của nền tảng phần cứng và phần mềm metaverse của Nvidia được gọi là đa tạp. Trong khi đó, các công ty đang sử dụng CUDA để đưa ứng dụng của họ vào thế giới ảo.
Nvidia có sẵn 150 bộ công cụ phát triển phần mềm để xây dựng các công cụ và những thứ khác trên CUDA, với một số ứng dụng mới đang được phát triển. Chọn lại để tối ưu hóa chuỗi cung ứng và cuQuantum để mô phỏng tính toán lượng tử trên GPU. CUDA cũng đang được sử dụng để viết phần mềm cho ô tô tự hành được trang bị phần cứng Nvidia.
Nvidia đang cân bằng trong việc tự coi mình là một công ty “mở”, đồng thời tuyển dụng các tổ chức vào hệ sinh thái phần cứng và phần mềm khép kín của mình.
“Chiến lược của chúng tôi không phải là một chiếc máy tính đặt riêng, không phải là một chiếc máy tính độc quyền mà là một chiếc máy tính mở,” Huang nói trong cuộc họp báo, “mà là một chiếc máy tính mở cho phép thế giới xây dựng phần mềm dựa trên nó. Và bất cứ khi nào phần mềm không tồn tại, chúng tôi sẽ tạo ra nó.”
Trong khi Nvidia bám chặt vào CUDA, viên ngọc quý của nó, các công cụ đối thủ đang cố gắng lấp đầy khoảng trống. GPU của Nvidia tuân thủ OpenCL, một khung lập trình song song được hỗ trợ bởi AMD và Intel. AMD cung cấp bộ phần mềm tăng tốc phần cứng và muốn gọi CUDA ROCmvà Intel có toàn bộ mộtAPI cung cấp.
OpenAI vào tháng 7 đã công bố một framework dành riêng cho AI có tên là Triton, cung cấp môi trường lập trình giống Python, trong đó các nhà nghiên cứu không có kinh nghiệm CUDA có thể viết mã hiệu quả để thực thi trên GPU Nvidia.
Một dự án gọi là xoáy nước đang tìm cách đưa khả năng thực thi các ứng dụng CUDA vào GPU trong các thiết bị RISC-V.
Trở lại năm 2013, Nvidia cho biết họ sẽ cấp phép IP GPU của mình cho bên thứ ba. Công ty đã không trả lời khi chúng tôi hỏi liệu họ có còn làm như vậy không. AMD đã cấp phép kiến trúc GPU của mình cho Samsung, công ty dự định sử dụng kiến trúc GPU này trong các chip di động của mình. ®
Nguồn: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/11/10/nvidia_cuda_silicon/
