Nvidia начала поэтапно сокращать программную поддержку графических процессоров Maxwell, Pascal и Volta. Одновременно с выпуском библиотеки для ускоренных вычислений CUDA 12.8, компания объявила, что эти архитектуры теперь «заморожены», хотя и остаются пока полностью функциональными. Это означает, что в дальнейшем для этих архитектур в библиотеке CUDA не будет добавлено никаких новых функций.

Источник изображений: Nvidia

Пока неясно, когда будет прекращена поддержка драйверов игровых GPU на упомянутых архитектурах. Представленные в свежей библиотеке CUDA обновлённые программные инструменты содержат интегрированные драйверы с номером версии 571.96, в то время как текущие актуальные драйверы имеют версию 566.36. При этом версия прикладного программного обеспечение не выросла, к тому же само приложение, похоже, неправильно идентифицирует этот выпуск драйвера, помечая его как «драйвер запуска 4070 Ti SUPER» (4070 Ti SUPER launch driver).

Специалисты ресурса VideoCardz изучили обновлённые драйверы. Они сообщают, что поддержка Maxwell и Pascal в этой версии драйверов сохранена и вероятность её прекращения на данный момент, по-видимому, невелика.

Чипы поколения Maxwell использовались в линейке видеокарт GeForce GTX 700/900, а архитектура Pascal лежит в основе графических ускорителей Nvidia GeForce GTX 10-й серии. Чипы Volta использовались лишь в одной потребительской модели — TITAN Volta. Ранее Nvidia уже прекратила поддержку устаревшей архитектуры Kepler, следующими могут стать видеокарты эпохи «до-RTX».

Генеральный директор и соучредитель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в понедельник 18 марта выйдет на сцену хоккейной арены Кремниевой долины, чтобы представить новые решения, включая ИИ-чипы нового поколения. Поводом для этого станет ежегодная конференция разработчиков GTC 2024, которая станет первой очной встречей такого масштаба после пандемии. Nvidia ожидает, что это мероприятие посетят 16 000 человек, что примерно вдвое превысит число посетителей в 2019-м.

Источник изображения: Getty Images

Рыночная капитализация Nvidia превысила $2 трлн в конце февраля, и теперь ей не хватает «всего» $400 млрд, чтобы превзойти Apple, которая занимает второе место по капитализации после лидера фондового рынка Microsoft. Аналитики ожидают, что выручка Nvidia в этом году вырастет на 81 % до $110 млрд, поскольку технологические компании на волне бума ИИ десятками тысяч скупают её новейшие ускорители ИИ для разработки и обучения чат-ботов, генераторов изображений и других нейросетей.

Новое поколение высокопроизводительных ИИ-чипов от Nvidia, которое предположительно получит обозначение B100, должно стать основой для дальнейшего укрепления рыночных позиций компании. В рамках предстоящей GTC компания Nvidia вряд ли раскроет все характеристики и назовёт точную цену нового ускорителя, которая не в последнюю очередь зависит от размера партии и сроков поставки. Очевидно, B100 будет намного быстрее своего предшественника и, вероятно, будет стоить дороже, хотя цена актуальных H100 может превышать $20 000. Поставки нового чипа ожидаются позднее в этом году.

Источник изображений: Nvidia

Спрос на текущие ускорители Nvidia превысил предложение: разработчики программного обеспечения месяцами ждут возможности использовать кластеры ускорителей ИИ у облачных провайдеров. Реагируя на высокий спрос, акции Nvidia выросли на 83 % в этом году после более чем утроения их стоимости в прошлом. И даже после этого стремительного роста акции Nvidia торгуются с прибылью, в 34 раза превышающей ожидаемую. Аналитики значительно повысили оценки будущих доходов компании, но, если их прогнозы окажутся слишком оптимистичными, акции Nvidia рискуют ощутимо просесть в цене.

«Самое большое беспокойство вызывает то, что цифры стали настолько большими и настолько быстрыми, что вы просто беспокоитесь, что они не продлятся долго, — считает аналитик Bernstein Стейси Расгон (Stacy Rasgon). — Чем больше у них появляется новых продуктов с более высокими характеристиками и более высокими ценами, тем больше у них возможностей для взлёта».

Nvidia также, вероятно, представит на GTC 2024 множество обновлений своего программного обеспечения CUDA, которое предоставляет разработчикам инструменты для запуска своих программ на ускорителях компании, ещё сильнее привязывая их к чипам Nvidia. Глубокое погружение в использование CUDA усложняет для разработчика переход на «железо» конкурентов, таких как AMD, Microsoft и Alphabet.

В прошлом году Nvidia начала предлагать процессоры и программное обеспечение в виде облачных сервисов и продолжает развивать успех. Аналитики полагают, что «возможно, поставщики облачных услуг и программного обеспечения нервничают из-за того, что Nvidia действует на их игровой площадке».

Nvidia располагает ощутимым технологическим преимуществом над китайскими конкурентами. США отрезали Китаю доступ к самым передовым чипам Nvidia, поэтому самыми передовыми китайскими ускорителями ИИ являются чипы Huawei, которые по производительности соответствуют процессорам Nvidia A100, выпущенным в далёком 2020 году. Ни один китайский ускоритель ИИ даже близко не может сравниться с флагманским чипом Nvidia H100, выпущенным в 2022 году, а предстоящий B100 ещё более увеличит отрыв. Эксперты полагают, что «со временем этот разрыв станет экспоненциально большим».

NVIDIA предостерегла разработчиков от использования CUDA на графических процессорах сторонних производителей. Компания пытается отбиться от конкурентов, и её действия подчёркивают сложности, которые приходится преодолевать Китаю в разработке собственных чипов для систем искусственного интеллекта. Но истинная причина, возможно, не в этом.

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

С выходом CUDA 11.6 компания NVIDIA обновила лицензионное соглашение, предупредив разработчиков о недопустимости применять эту технологию на графических процессорах сторонних разработчиков с использованием «уровней трансляции», преобразующих один код в другой. Производитель подчеркнул, что методы обратного проектирования, декомпиляции или дизассемблирования SDK с его переводом на платформы, отличные от NVIDIA, запрещены.

Китайский производитель графических процессоров Moore Threads заявил, что его решения MUSA/MUSIFY не связаны с CUDA, и пользователей её продукции обновлённая политика NVIDIA не затрагивает. Поставщик Biren Technology отметил, что его технология BIRENSUPA была разработана независимо, и действия NVIDIA её также не коснутся. Huawei, которую сама NVIDIA назвала одним из основных конкурентов в области чипов для ИИ, предлагает собственную архитектуру нейросетей CANN, которая пока остаётся на ранней стадии разработки и отстаёт от CUDA в освоении пользователями.

Обновлённая политика NVIDIA, уверены китайские СМИ, может быть нацелена не на конкурентов компании, а на открытую платформу ZLUDA. CUDA является платформой с закрытым исходным кодом, формально она никогда не могла использоваться на стороннем оборудовании, и NVIDIA лишь закрепила данное положение. Это было сделано после того, как AMD прекратила финансировать проект ZLUDA, и разработчик сделал его открытым. AMD и Intel предоставляют платформы ROCm и OneAPI соответственно.

Генеральный директор Intel Пэт Гелсингер (Pat Gelsinger) выступил с критикой технологии CUDA от компании NVIDIA во время презентации чипов Intel Core Ultra и Xeon Scalable 5-го поколения. Он отметил, что «вся индустрия мотивирована на устранение CUDA», поскольку решение NVIDIA является закрытым, тогда как разработчикам ИИ нужны открытые технологии.

Источник изображений: Tom's Hardware

Напомним, что CUDA (Compute Unified Device Architecture) — программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, запатентованная NVIDIA и работающая исключительно с её графическими процессорами и ускорителями вычислений. В связи с закрытостью платформы разработчики оказываются либо привязаны к решениям NVIDIA, либо вынуждены переделывать свои проекты под другое железо, если захотят на него перейти.

Отвечая на вопросы представителей NASDAQ, Гелсингер предположил, что доминирование NVIDIA в области обучения нейросетей на базе технологий CUDA не будет длиться вечно. «Вы знаете, вся индустрия мотивирована на ликвидацию рынка CUDA», — сетует Гелсингер. Он привёл в пример таких разработчиков, как MLIR, Google и OpenAI, предположив, что они переходят на «программирование в стиле Pythonic» (без правил), чтобы сделать обучение ИИ более открытым. «Мы считаем ров CUDA неглубоким и небольшим, — продолжил Гелсингер. — Потому что индустрия мотивирована на внедрение более широкого набора технологий для обучения, инноваций, науки о данных и т. д.»

При этом Intel считает, что разработчикам ускорителей вычислений не стоит полагаться только на обучение нейросетей — нужно ещё создавать продукты для работы уже обученных нейросетей (инференса). «Как только вы обучили модель, происходит её вывод... Нет никакой зависимости от CUDA, — продолжает Гелсингер. — Всё дело в том, можете ли вы хорошо запустить эту модель?» Глава Intel предположил, что с представленным вчера ускорителем вычислений Gaudi 3, а также с чипами Xeon и обычными процессорами для пользовательских компьютеров, Intel справится с задачей запуска модели. Не то чтобы Intel не будет конкурировать в области обучения, но «по сути, рынок инференса — это то, где будет проходить игра», считает Гелсингер.

Он также воспользовался возможностью похвалить стандарт OpenVINO, который Intel собрала вокруг своих усилий в области ИИ. Глава Intel спрогнозировал, что мир перейдёт к смешанным вычислениям, когда часть задач будут выполняться в облаке, а другие — на персональном компьютере пользователя.

Сандра Ривера (Sandra Rivera), исполнительный вице-президент и генеральный менеджер подразделения Data Center and AI Group в Intel, добавила, что масштабы Intel от центра обработки данных до ПК могут сделать её предпочтительным партнёром для разработчиков ИИ, поскольку она может производить продукцию в больших объёмах.

Выбранная стратегия выглядит достаточно амбициозной, и Гелсингер выглядел уверенным, представляя её сегодня. Сможет ли он действительно одолеть технологию CUDA? Только время покажет, когда ИИ-приложения для чипов, которые Intel представила сегодня получат более широкое распространение.

Шанхайский стартап Denglin Technology, разработчик графических процессоров, получил финансирование от Китайского фонда инвестиций в Интернет (CIIF), созданного при поддержке Государственного управления киберпространством Китая (CAC) и Министерства финансов КНР. Средства позволят компании ускорить производство и коммерциализацию совместимых с CUDA и OpenCL графических процессоров, способных конкурировать с продукцией NVIDIA.

Источник изображения: Denglinai

Denglin планирует развивать всю свою линейку продуктов, в том числе ускорить запуск массового производства флагманских GPU нового поколения Goldwasser, которые прежде всего предназначены для использования в приложениях с ИИ. Отмечается, что Goldwasser — это первый в Китае GPU корпоративного класса, успешно применяемый в масштабных коммерческих приложениях.

Одной из особенностей GPU Goldwasser является архитектура Denglin GPU+, которая позволяет реализовать программно-определяемую технологию гетерогенных вычислений на кристалле. Наиболее интригующим моментом является то, что компания заявляет о прямой совместимости с такими программными архитектурами, как CUDA от NVIDIA. Таким образом, финансирование со стороны государства может использоваться для создания конкурирующих с NVIDIA фреймворков CUDA. Конечно, пока неясно, сможет ли Denglin создать достаточно конкурентоспособный чип, чтобы положить конец доминированию NVIDIA на рынке графических процессоров для ИИ, но такие амбиции у компании, безусловно, есть.

Основатели Denglin Technology Ли Цзяньвэнь (Li Jianwen) и Ван Пин (Wang Ping) — выпускники Университета Цинхуа, а вице-президент по глобальным операциям Ян Цзянь (Yang Jian) ранее занимал аналогичную должность в глобальной цепочке поставок Huawei. Компания Denglin, обладающая богатым опытом в области разработки и коммерциализации GPU, имеет семь научно-исследовательских центров в различных городах, включая Чэнду и Ханчжоу. Компания входит в число 13 разработчиков GPU в Китае.

Согласно последним данным, в 2021 году мировой рынок GPU составил 33,47 млрд долларов США и, по прогнозам, к 2030 году достигнет 477,37 млрд долларов, что обусловлено растущим спросом со стороны профессиональных пользователей, геймеров и энтузиастов. При этом, ИИ уже вносит существенный вклад в развитие этого рынка.

Появление Denglin Technology на арене графических процессоров имеет значительный потенциал для изменения глобального рынка GPU. Поддержка со стороны китайского правительства, в комбинации с уникальной стратегией совместимости с CUDA, делает Denglin серьезным конкурентом для NVIDIA.