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El ex investigador de NVIDIA ha hecho afirmaciones interesantes<\/a> sobre el reinado de la compa\u00f1\u00eda dentro del espacio de la IA, afirmando que su ecosistema de software CUDA la ayud\u00f3 mucho a asegurar el dominio sobre la competencia.<\/p>\n El ruido de CUDA de NVIDIA se ha visto en todas las dem\u00e1s plataformas, ya sea entre empresas como Intel y AMD, que intentan enfrentarse cara a cara con el ecosistema, o incluso entre investigadores individuales que han explorado el potencial de las bibliotecas dedicadas a la IA de NVIDIA. .<\/p>\n Entrevista con ex $ NVDA<\/a> Investigador. Una de las mejores explicaciones de la diferencia entre $ NVDA<\/a> y $ AMD<\/a> y el \u00bbborde\u00ab de CUDA. Vale la pena leer:<\/p>\n 1. $ AMD<\/a>Las GPU generalmente se quedan atr\u00e1s $ NVDA<\/a> en el m\u00e1ximo rendimiento de punto flotante. El caso de uso para esto es si vas a utilizar mucha IA… pic.twitter.com\/1vM9RtUlwK<\/a><\/p>\n – Rihard Jarc (@RihardJarc) 21 de marzo de 2024<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n En una entrevista con un ex investigador de NVIDIA, se revel\u00f3 que a pesar de los mejores esfuerzos de la competencia, la plataforma CUDA ha logrado mantener su dominio en los mercados y es el arma clave de NVIDIA para un progreso financiero sustancial en los mercados. Los investigadores dicen que la \u00fanica diferencia entre NVIDIA y otras es CUDA, y este \u00abmuro\u00bb a\u00fan no se ha traspasado. Hemos visto a Intel fusionarse con varias otras empresas para intentar romper el monopolio de CUDA en IA y lo mismo est\u00e1 sucediendo en AMD, que est\u00e1 apostando en su paquete de software ROCm haci\u00e9ndolo m\u00e1s de c\u00f3digo abierto. Incluso Jim Keller apuesta todo contra CUDA.<\/p>\n El investigador sugiere que los usuarios de la plataforma AMD podr\u00edan aprovechar el conjunto de herramientas HIPIFY de la empresa. Estas herramientas est\u00e1n dise\u00f1adas para convertir c\u00f3digo CUDA en HIP C++ port\u00e1til, lo que luego hace que ese parche de c\u00f3digo sea compatible con ROCm de AMD. Estas herramientas de transferencia de c\u00f3digo han gozado de una inmensa popularidad entre quienes cierran la brecha entre m\u00faltiples arquitecturas, y otro ejemplo es el surgimiento de ZLUDA, que hace el mismo trabajo que HIPIFY a trav\u00e9s de capas de traducci\u00f3n. A\u00fan as\u00ed, la herramienta fue prohibida posteriormente mediante un EULA revisado por NVIDIA.<\/p>\n El investigador de NVIDIA cree que los clientes que quieran dedicarse a la IA deben considerar que NVIDIA es la mejor opci\u00f3n, ya que invertir en AMD significa gastar m\u00e1s dinero en herramientas de portabilidad de c\u00f3digo, lo que en \u00faltima instancia aumenta los costos asociados. Sin embargo, con NVIDIA, deber\u00e1 realizar una inversi\u00f3n \u00ab\u00fanica\u00bb que le brindar\u00e1 un rendimiento de vanguardia y todas las funciones necesarias disponibles con el ecosistema CUDA. Empresas como Tiny Corp recomiendan a los usuarios los sistemas de IA de NVIDIA en lugar de AMD, ya que la plataforma \u00abJust Works\u00bb.<\/p>\n Bueno, las opiniones de los antiguos investigadores de NVIDIA fortalecen la ideolog\u00eda del dominio del mercado de IA de NVIDIA y c\u00f3mo los productos de IA de la compa\u00f1\u00eda y su ecosistema CUDA han penetrado profundamente en los mercados.<\/p>\n Fuente de noticias: Richard Jarc<\/a><\/p>\nEl s\u00f3lido ecosistema de software de NVIDIA, incluido CUDA, ha sido la raz\u00f3n detr\u00e1s del enorme \u00e9xito de la empresa en el segmento de IA<\/h2>\n
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