Глава nvidia дженсен хуанг (jensen huang) заявив журналістам британського видання the register, що компанія відкрита для ідеї створення чіпів сторонніх розробників, що підтримують роботу з архітектурою cuda. Іншими словами, підтримка програмного забезпечення, створеного для виконання на чіпах nvidia з архітектурою cuda, може перестати бути ексклюзивною для графічних процесорів nvidia.
Джерело зображення: nvidia.com
У компанії немає планів випускати вихідні коди середовища розробки cuda, хоча якщо сторонні гравці захочуть створити або оптимізувати свої чіпи під пз на основі cuda, компанія не обов’язково буде проти такої ініціативи. “в основі cuda лежить обладнання nvidia. Тут нема чого відкривати. Якщо хтось побажає створити додаток під cuda або побудувати інший чіп під cuda, ми не будемо категорично проти цього, але ніхто ніколи не питав», — заявив пан хуанг. Щоб успішно створити сумісний прискорювач, знадобиться участь nvidia, але це відбудеться тільки тоді, коли це буде мати комерційний сенс у всіх відносинах. Фактично, cuda залишиться закритою технологією, але nvidia готова робити чіпи з ядрами cuda спільно зі сторонніми компаніями, під замовлення.
Головний аналітик tirias research джим макгрегор (jim mcgregor) вважає, що пропозиція буде актуальна для великих гравців. Провідні хмарні провайдери на кшталт amazon і google створюють власні рішення для конкретних робочих навантажень, і nvidia може програти, якщо відмовиться співпрацювати в цій галузі, а актуальність cuda в підсумку знизиться. Наприклад, у google вже є сімейство власних tpu для прискорення пз на основі машинного навчання.
Nvidia позиціонує себе як розробника пз для cuda, яке, в свою чергу, є засобом для продажу великої кількості графічних процесорів з ядрами cuda. Компанія також називає себе постачальником програмного та апаратного забезпечення для метавселенной, і в її платформі omniverse технології cuda займають центральне місце. Nvidia має понад 150 комплектів sdk для створення програмних інструментів на основі cuda: платформи для оптимізації ланцюжків поставок, моделювання квантових обчислень і додатків автопілота.
Тим часом схожі рішення вирішили пропонувати конкуренти. Відеокарти nvidia сумісні з фреймворком паралельного програмування opencl, який підтримується amd і intel. При цьому у amd є аналог під назвою rocm, а у intel це oneapi. У липні openai анонсувала платформу triton для ші-це нагадує python середовище програмування, в якій можна писати код, ефективно виконується на графіку nvidia. А проект під назвою vortex прагне забезпечити обробку cuda-додатків на пристроях на базі risc-v.
