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反英伟达CUDA联盟集结:谷歌英特尔高通牵头,微软亚马逊跑步加入

AI资讯6个月前发布 shuangyan
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西风 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

市值2.3万亿美元、在AI加速市场大杀四方的英伟达,全行业都忍不了了。

谷歌英特尔高通等联合成立“反CUDA联盟”——UXL基金会,欲从和英伟达芯片相辅相成的软件入手,打破其垄断地位。

要知道,目前全球超400万开发者都依赖于英伟达的CUDA软件平台来构建AI和其他应用程序。

CUDA生态积累的近20年的计算机代码,几乎与英伟达硬件同等重要。

反英伟达CUDA联盟集结:谷歌英特尔高通牵头,微软亚马逊跑步加入

最新消息,高通人工智能和机器学习负责人Vinesh Sukumar在接受路透社采访时表示:

我们实际上正在向开发者展示如何从英伟达平台迁移出来。

除了UXL基金会,其他巨头如AMD也有类似动作。

有知情人表示,微软正在尝试结合AMD的MI300芯片和其软件生态系统ROCm,已成功把GPT-4运行在AMD平台:

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至于英伟达这边,其副总裁兼加速计算首席总监Ian Buck在一份声明中表示:

世界正在加速发展,来自整个生态系统的加速计算新理念将有助于推进人工智能和加速计算的应用边界。

打破CUDA生态护城河

UXL基金会全称Unified Acceleration Foundation,创始成员包括Arm Holdings plc、富士通、谷歌、Imagination Technologies、英特尔公司、高通公司和三星。

路透社最新爆料,从英特尔开发oneAPI开始,UXL就计划构建一个开源项目,打造一套能够驱动多种AI加速器芯片的软件和工具,使计算机代码能够在任何机器上运行,无论使用何种芯片和硬件。

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有高管透露,UXL技术指导委员会正准备在今年上半年确定技术规范,工程师们计划在年底前将技术细节完善到“成熟”状态

除谷歌英特尔高通等最初参与的公司之外,UXL还将吸引云计算公司,如亚马逊和微软Azure,以及更多的芯片制造商。UXL还接受来自热衷于开源技术的外部人士等第三方技术贡献。

最终他们的目标是支持英伟达的硬件和代码

值得一提的是,UXL只是反CUDA大军中的一员。

路透社消息称,PitchBook汇编数据显示,风险投资人和企业资金已在93个不同的相关项目中投入了40亿美元。打着削弱英伟达领导地位名号的初创公司在2023年获得的投资额超20亿美元,而前一年仅为5.8亿美元。

英伟达围绕CUDA的长期布局

但这种“围剿”真的有用吗?

D2D Advisory的首席执行官Jay Goldberg认为CUDA的功能还不是真正重要的:

重要的是人们已经围绕着CUDA构建代码,15年了。

2006年CUDA首次被引入后,英伟达就围绕CUDA进行了长期布局,用CUDA软件生态助力GPU硬件,打造软硬件生态系统,形成行业壁垒。

初期,英伟达采用免费推广策略,不求短期回报。

比如给初创公司免费赠送硬件,这其中就包括OpenAI。

上个月,曾参与创办OpenAI的老马还晒出了2016年黄仁勋给OpenAI赠送世界第一台DGX-1超级计算机照片。

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英伟达科学家Jim Fan也开麦表示自己亲眼见证了那一刻:

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此外,英伟达还开启了“初创加速计划”,为初创公司提供软硬件优惠等各项支持,等这些公司成长起来,为GPU编程的CUDA代码就成了行业通用标准。

随着CUDA逐渐扩展,创业公司逐渐成长壮大,CUDA已深深扎入许多AI和高性能计算项目当中。

如今英伟达的GPU脚踩新时代,握住了OpenAI、谷歌等一众AIGC开发者的命脉。CUDA这一软件生态护城河也更加稳固了,与此同时政策也在收紧。

前段时间有工程师发现在安装CUDA 11.6时,用户许可协议中增加了新条款:

您不得对使用SDK元素生成的任何输出进行逆向工程、反编译或拆解,以将这些输出转换为面向非NVIDIA平台的目的。

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其实,早在此前版本中就有了禁止其他硬件平台上通过翻译层运行CUDA的规定。

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再说回到这次UXL的动向上来,网友们也是坐等看热闹的大状态,“到底哪个才是标准?”:

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对此你怎么看?

参考链接:
[1]https://www.reuters.com/technology/behind-plot-break-nvidias-grip-ai-by-targeting-software-2024-03-25/
[2]https://x.com/denizerkan_nyc/status/1772461965954154830?s=20

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