Nvidia cuda останется закрытой технологией, но компания пообещала делать cuda-процессоры под заказ

Глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил журналистам британского издания The Register, что компания открыта для идеи создания чипов сторонних разработчиков, поддерживающих работу с архитектурой CUDA. Другими словами, поддержка программного обеспечения, созданного для выполнения на чипах NVIDIA с архитектурой CUDA, может перестать быть эксклюзивной для графических процессоров NVIDIA.

Источник изображения: nvidia.com

У компании нет планов выпускать исходные коды среды разработки CUDA, хотя если сторонние игроки захотят создать или оптимизировать свои чипы под ПО на основе CUDA, компания не обязательно будет против такой инициативы. В основе CUDA лежит оборудование NVIDIA. Здесь нечего открывать. Если кто-то пожелает создать приложение под CUDA или построить другой чип под CUDA, мы не будем категорически против этого, но никто никогда не спрашивал, заявил господин Хуанг. Чтобы успешно создать совместимый ускоритель, понадобится участие NVIDIA, но это произойдёт только тогда, когда это будет иметь коммерческий смысл во всех отношениях. Фактически,CUDA останется закрытой технологией, но NVIDIA готова делать чипы с ядрами CUDA совместно со сторонними компания, под заказ.

Главный аналитик Tirias Research Джим МакГрегор (Jim McGregor) считает, что предложение будет актуально для крупных игроков. Ведущие облачные провайдеры вроде Amazon и Google создают собственные решения для конкретных рабочих нагрузок, и NVIDIA может проиграть, если откажется сотрудничать в этой области, а актуальность CUDA в итоге снизится. К примеру, у Google уже есть семейство собственных TPU для ускорения ПО на основе машинного обучения.

NVIDIA позиционирует себя как разработчика ПО для CUDA, которое, в свою очередь, является средством для продажи большого числа графических процессоров с ядрами CUDA. Компания также называет себя поставщиком программного и аппаратного обеспечения для метавселенной, и в её платформе Omniverse технологии CUDA занимают центральное место. У NVIDIA есть более 150 комплектов SDK для создания программных инструментов на основе CUDA: платформы для оптимизации цепочек поставок, моделирования квантовых вычислений и приложений автопилота.

Тем временем схожие решения решили предлагать конкуренты. Видеокарты NVIDIA совместимы с фреймворком параллельного программирования OpenCL, который поддерживается AMD и Intel. При этом у AMD есть аналог под названием ROCm, а у Intel это oneAPI. В июле OpenAI анонсировала платформу Triton для ИИ это напоминающая Python среда программирования, в которой можно писать код, эффективно выполняемый на графике NVIDIA. А проект под названием Vortex стремится обеспечить обработку CUDA-приложений на устройствах на базе RISC-V.