Без CUDA никуда? Конкурентное преимущество NVIDIA в сфере ПО для ИИ сходит на нет

Компания NVIDIA долгое время удерживает лидерство на рынке чипов для искусственного интеллекта. Её ускорители — лучшие в своём классе, но самым значимым преимуществом является программный интерфейс CUDA, пишет The Motley Fool.

В течение многих лет разработчики создавали фреймворки на базе CUDA для архитектуры NVIDIA, что, по факту, привязало многих провайдеров ЦОД к использованию чипов именно этого производителя. Но Alphabet, Meta✴ Platforms и Oracle могут пошатнуть серьезное конкурентное преимущество NVIDIA благодаря ряду новых разработок.

В прошлом месяце Alphabet представила — технологический стек TorchTPU с открытым исходным кодом, который позволяет запускать рабочие нагрузки PyTorch на собственных тензорных процессорах (TPU), требуя при этом лишь минимальных правок в коде. Компания Amazon также анонсировала собственную программную среду TorchNeuron, обеспечивающую поддержку кода PyTorch на своих чипах Trainium. Meta✴ наладила сотрудничество с обеими компаниями, чтобы получить возможность использовать альтернативные ускорители и не зависеть исключительно от продукции NVIDIA.

Следует отметить, что то, что PyTorch теперь можно легко запустить на TPU от Alphabet или чипах Trainium, ещё не означает, что производительность будет такой же высокой, как на GPU NVIDIA, поскольку PyTorch оптимизирован для работы с CUDA и оборудованием NVIDIA. Тем не менее последние достижения открывают путь для дальнейшей оптимизации и упрощают перенос кода, а конкурирующие чипы в будущем могут стать гораздо более производительными. А, например, у китайских компаний выбора вообще нет, поэтому они или адаптируют чипы под CUDA, или целиком отказываются от программной экосистемы NVIDIA.

Источник изображения: NVIDIA

В начале этого года Alphabet начала продавать системы на базе TPU сторонним компаниям, а недавно пресдставила ускорители TPU 8tx для корпоративного использования. Кроме того, с 2027 года TPU станут доступны в облаке Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Это позволит клиентам Oracle перенести часть рабочих нагрузок на TPU — что может обеспечить более высокую производительность, более выгодные цены (или и то, и другое) по сравнению с GPU NVIDIA. Более того, это даёт шанс воспользоваться TPU тем разработчикам, которые «привязаны» к Oracle из-за размещения своих баз данных в OCI. Amazon теперь тоже готова продавать Trainium сторонним ЦОД.

Появившаяся у провайдеров возможность получать высокую отдачу от инвестиций, используя альтернативные ускорители для ИИ-задач ещё больше ослабляет позиции NVIDIA. Ситуация для NVIDIA осложняется еще и тем, что благодаря развитию платформы PyTorch специализированные чипы — например, от Alphabet или Amazon — становятся всё более эффективными и востребованными. Доминирование NVIDIA в сегменте оборудования для ЦОД слабнет, и последние события указывают на то, что её отрыв от конкурентов может быть не таким значимым, как полагали некоторые инвесторы, подытожил ресурс Fool.com.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER. | Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.