NVIDIA의 책임자인 Jen-Hsun Huang은 영국 간행물 The Register의 기자들에게 회사가 CUDA 아키텍처를 지원하는 타사 칩을 만드는 아이디어에 열려 있다고 말했습니다. 즉, NVIDIA CUDA 칩에서 실행되도록 구축된 소프트웨어에 대한 지원은 더 이상 NVIDIA GPU 전용이 아닐 수 있습니다.
회사는 CUDA 개발 환경의 소스 코드를 공개할 계획이 없지만 타사 플레이어가 CUDA 기반 소프트웨어용 칩을 만들거나 최적화하려는 경우 회사가 반드시 그러한 계획에 반대하지는 않습니다. “CUDA의 중심에는 NVIDIA 하드웨어가 있습니다. 여기서 발견할 것은 없습니다. 누군가가 CUDA용 애플리케이션을 만들거나 CUDA용 다른 칩을 만들고 싶어한다면 우리는 절대 반대하지 않을 것이지만 아무도 묻지 않았습니다.”라고 Huang 씨는 말했습니다. 호환되는 가속기를 성공적으로 생성하려면 NVIDIA가 참여해야 하지만 이는 모든 면에서 상업적으로 타당한 경우에만 발생합니다. 사실 CUDA는 폐쇄형 기술로 남겠지만, NVIDIA는 주문에 따라 타사와 함께 CUDA 코어가 있는 칩을 만들 준비가 되어 있습니다.
Tirias Research의 수석 분석가인 Jim McGregor는 이 제안이 대기업과 관련이 있을 것이라고 믿습니다. Amazon 및 Google과 같은 선도적인 클라우드 제공업체는 특정 워크로드에 대한 자체 솔루션을 만들고 NVIDIA가 이 영역에서 협력을 거부할 경우 잃을 수 있으며 CUDA의 관련성은 결국 줄어들 것입니다. 예를 들어 Google은 이미 기계 학습 소프트웨어를 가속화하기 위한 독점 TPU 제품군을 보유하고 있습니다.
NVIDIA는 CUDA 코어가 있는 많은 GPU를 판매하는 수단인 CUDA 소프트웨어 개발자로 자리 매김했습니다. 이 회사는 또한 스스로를 메타버스용 소프트웨어 및 하드웨어 제공업체라고 칭하며 CUDA 기술이 Omniverse 플랫폼의 중심에 있습니다. NVIDIA는 CUDA 기반 소프트웨어 도구 구축을 위한 150개 이상의 SDK(공급망 최적화, 양자 컴퓨팅 시뮬레이션 및 자동 조종 응용 프로그램용 플랫폼)를 보유하고 있습니다.
한편 경쟁업체는 유사한 솔루션을 제공하기로 결정했습니다. NVIDIA 그래픽 카드는 AMD 및 Intel에서 지원하는 OpenCL 병렬 프로그래밍 프레임워크와 호환됩니다. 동시에 AMD에는 ROCm이라는 아날로그가 있고 Intel에는 oneAPI가 있습니다. 7월에 OpenAI는 NVIDIA 그래픽에서 효율적으로 실행되는 코드를 작성할 수 있는 Python과 유사한 프로그래밍 환경인 Triton AI 플랫폼을 발표했습니다. 그리고 Vortex라는 프로젝트는 RISC-V 기반 장치에서 CUDA 애플리케이션 처리를 제공하는 것을 목표로 합니다.
2021-11-12 14:51:00
작가: Vitalii Babkin