NVIDIA ha prohibido el uso de bibliotecas CUDA en otras plataformas como AMD e Intel, ya que la empresa agrega una nueva advertencia con el EULA de CUDA.
NVIDIA apunta a ZLUDA y otras soluciones dependientes de CUDA con su política revisada, lo que en última instancia dificulta la portabilidad del código
Si bien NVIDIA no ha hecho ninguna declaración oficial que respalde esta afirmación, el ingeniero de kernel/hipervisor, cuernos largos descubrió la advertencia y recurrió a X para revelar el cambio. Este paso se produjo después de que la plataforma CUDA fuera testigo de una adopción cada vez mayor por parte de desarrolladores y empresas externos que utilizaron el potente software de NVIDIA para actualizar sus capacidades de hardware.
El uso de capas de traducción para ejecutar CUDA en otras plataformas se prohibió en 2021 cuando NVIDIA incluyó inicialmente el acuerdo EULA. Aún así, la advertencia estaba explícitamente presente en él, lo que nos hace preguntarnos por qué el Equipo Verde decidió revisar «repentinamente» el EULA.
No puede realizar ingeniería inversa, descompilar ni desensamblar ninguna parte de la salida generada utilizando elementos del Software con el fin de traducir dichos artefactos de salida para que apunten a una plataforma que no sea NVIDIA.
Bueno, si no sabes cómo otras plataformas están aprovechando CUDA, un excelente y reciente ejemplo es el uso de ZLUDA, que es una biblioteca de código abierto que transfiere de manera efectiva las aplicaciones NVIDIA CUDA al ROCm de AMD que no requiere adaptación de código. .
Usando capas de traducción, el creador de ZLUDA implementó bibliotecas CUDA en el ROCm casi a la perfección, lo cual fue sorprendente para los individuos pero alarmante para gigantes tecnológicos como NVIDIA al mismo tiempo. De manera similar, empresas chinas como Moore’s Threads y muchas más han utilizado parte de CUDA para el desarrollo, lo que no es del agrado de NVIDIA.
> No puede realizar ingeniería inversa, descompilar ni desensamblar ninguna parte de la salida generada utilizando elementos de software con el fin de traducir dichos artefactos de salida para que apunten a una plataforma que no sea NVIDIA.
Ah, así es como NVIDIA reacciona a CUDA en cualquier capa de compatibilidad.
— Cuerno largo (@never_released) 17 de febrero de 2024
Ahora bien, si bien la portabilidad de código y el uso de capas de traducción obstaculizan el hecho de que CUDA se desarrolló exclusivamente para las propias soluciones de GPU de NVIDIA, y roba la «exclusividad» hasta cierto punto, no olvidemos que las implementaciones de portabilidad de código tienen el potencial de ampliar los límites de la informática, particularmente en el dominio de la IA, ya que, en última instancia, los individuos pueden crear un modelo híbrido de recursos de hardware y software, explorando lo mejor de ambos mundos. La decisión de NVIDIA obstaculizará esta parte de la industria, haciendo que el soporte multiplataforma sea mucho más limitado.
Fuentes de noticias: cuernos largosHardware de Tom