Innovazione
Intel, Google, Samsung, Qualcomm e ARM mettono Nvidia nel mirino con la UXL Foundation
The Unified Acceleration Foundation mira a creare un’alternativa al monopolio di Jensen Huang nell’intelligenza artificiale. Andando a far leva sul suo elemento chiave
di Stefano Silvestri 26 Marzo 2024 14:49
Lo scorso mese Nvidia ha fatto la storia diventando la prima azienda produttrice di chip a superare una valutazione di mercato di 2 trilioni di dollari. Ciò è stato possibile grazie a una strategia incentrata sull'innovazione nel campo dell'intelligenza artificiale, che finora ha trovato il suo apice nelle GPU H100. Le prossime B200 della serie Blackwell, annunciate la settimana scorsa, promettono di rafforzare ulteriormente questa posizione dominante
Questo hardware, però, ha bisogno di software. E il software proprietario di Nvidia, necessario a sfruttare al meglio le sue GPU, prende il nome di CUDA.
CUDA, acronimo di Compute Unified Device Architecture, è una tecnologia di Nvidia che facilita lo sfruttamento delle GPU per il calcolo parallelo in maniera più efficace rispetto alle CPU tradizionali. Si distingue per la sua abilità nell'affrontare problemi complessi suddividendoli in milioni di task minori eseguibili simultaneamente, migliorando così notevolmente le performance in ambiti quali il deep learning, la grafica 3D e il rendering video.
In occasione del keynote del Computex 2023, Jensen Huang, CEO di Nvidia, ha ringraziato i quattro milioni di sviluppatori che oggi lavorano su CUDA, indicandoli implicitamente come il fattore chiave nel trionfo dell'azienda.
E in effetti il successo di CUDA sembra autoalimentarsi: più viene utilizzato dagli sviluppatori, più migliora, più si conferma come lo standard de facto del settore. "Ciò che importa è che CUDA è utilizzato da 15 anni e intorno ad esso è stato costruito il codice", ha dichiarato non a caso Jay Goldberg, direttore generale di D2D Advisory.
Ma i monopoli non sono mai ben visti da chi resta fuori a guardare e la forte richiesta di silicio per alimentare le IA sta generando carenze nel mercato delle GPU. Ecco perché si sta creando la situazione ideale affinché la concorrenza elabori soluzioni alternative.
Ora che abbiamo chiarito su quali fondamenta poggia il successo di Nvidia, viene più facile capire il modo in cui un consorzio di importanti aziende del settore tecnologico stia cercando di creare una propria alternativa.
The Unified Acceleration Foundation (abbreviata in UXL Foundation) include colossi quali Qualcomm, Google, ARM, Samsung e Intel. Mira a sviluppare un insieme di strumenti software per supportare diversi tipi di GPU di intelligenza artificiale e, per farlo, guarda caso vuole mettere nel mirino proprio CUDA.
L'obiettivo di questo progetto open source è permettere l'esecuzione di codice indipendentemente dall'hardware utilizzato. "Stiamo mostrando agli sviluppatori come migrare dalla piattaforma Nvidia", ha affermato sibillinamente Vinesh Sukumar di Qualcomm.
Google, membro fondatore della UXL, giocherebbe un ruolo chiave nella direzione tecnologica del progetto. “Si tratta di come possiamo creare un ecosistema aperto e promuovere la produttività e la scelta dell'hardware”, ha dichiarato in un'intervista William Magro, Chief Technologist, High Performance Computing del colosso di Mountain View.
RICEVI GRATIS LE NOTIZIE IN ANTEPRIMA
Il team di UXL si sta impegnando per stabilire specifiche tecniche entro la prima metà dell'anno, con l'intento di rendere i dettagli tecnici più "maturi" entro fine anno. L'organizzazione punta a costruire una base solida per integrare contributi da diverse aziende, applicabili su qualsiasi chip o hardware. E con l'adesione di aziende di cloud computing come Amazon e Microsoft Azure, oltre ad altri produttori di chip, il consorzio sta ampliando la sua portata.
Dal lancio ha già attratto contributi tecnici da membri della fondazione e da terzi interessati all'uso di una tecnologia open source. L’obiettivo è risolvere alcune delle sfide informatiche più pressanti, con l'obiettivo a lungo termine di attrarre una vasta comunità di sviluppatori.
Questi sforzi sono fondamentali per raggiungere l'obiettivo ambizioso di UXL di costruire una piattaforma che possa competere efficacemente con Nvidia. Nel lungo periodo, l’intenzione è di supportare anche hardware e il software della stessa azienda di Jensen Huang.
L'iniziativa della UXL Foundation è solo uno dei numerosi tentativi volti a ridurre il monopolio di Nvidia sul software che gestisce l'intelligenza artificiale. Secondo i dati raccolti da PitchBook, gli investimenti da parte di fondi di venture capital e aziende hanno superato i 4 miliardi di dollari in 93 progetti distinti.
Questo aumento dell'interesse nel contrastare la posizione di Nvidia è testimoniato dall'impiego di oltre 2 miliardi di dollari in tali iniziative solo nel 2023, rispetto ai 580 milioni di dollari dell'anno precedente.
Nvidia è consapevole di queste dinamiche di mercato, come dimostra la dichiarazione di Ian Buck: "Il mondo sta accelerando. Nuove idee nel campo del calcolo accelerato stanno emergendo da tutto l'ecosistema, contribuendo a far avanzare l'intelligenza artificiale e ad espandere ciò che il calcolo accelerato può realizzare."
Il futuro ci dirà se la UXL Foundation e la sua OneAPI riusciranno a rappresentare una vera sfida al dominio di Nvidia. E, in caso affermativo, quali saranno le contromosse di Jensen Huang.
IL SEGRETO È CUDA
Questo hardware, però, ha bisogno di software. E il software proprietario di Nvidia, necessario a sfruttare al meglio le sue GPU, prende il nome di CUDA.
CUDA, acronimo di Compute Unified Device Architecture, è una tecnologia di Nvidia che facilita lo sfruttamento delle GPU per il calcolo parallelo in maniera più efficace rispetto alle CPU tradizionali. Si distingue per la sua abilità nell'affrontare problemi complessi suddividendoli in milioni di task minori eseguibili simultaneamente, migliorando così notevolmente le performance in ambiti quali il deep learning, la grafica 3D e il rendering video.
In occasione del keynote del Computex 2023, Jensen Huang, CEO di Nvidia, ha ringraziato i quattro milioni di sviluppatori che oggi lavorano su CUDA, indicandoli implicitamente come il fattore chiave nel trionfo dell'azienda.
E in effetti il successo di CUDA sembra autoalimentarsi: più viene utilizzato dagli sviluppatori, più migliora, più si conferma come lo standard de facto del settore. "Ciò che importa è che CUDA è utilizzato da 15 anni e intorno ad esso è stato costruito il codice", ha dichiarato non a caso Jay Goldberg, direttore generale di D2D Advisory.
Ma i monopoli non sono mai ben visti da chi resta fuori a guardare e la forte richiesta di silicio per alimentare le IA sta generando carenze nel mercato delle GPU. Ecco perché si sta creando la situazione ideale affinché la concorrenza elabori soluzioni alternative.
THE UNIFIED ACCELERATION FOUNDATION
Ora che abbiamo chiarito su quali fondamenta poggia il successo di Nvidia, viene più facile capire il modo in cui un consorzio di importanti aziende del settore tecnologico stia cercando di creare una propria alternativa.
The Unified Acceleration Foundation (abbreviata in UXL Foundation) include colossi quali Qualcomm, Google, ARM, Samsung e Intel. Mira a sviluppare un insieme di strumenti software per supportare diversi tipi di GPU di intelligenza artificiale e, per farlo, guarda caso vuole mettere nel mirino proprio CUDA.
L'obiettivo di questo progetto open source è permettere l'esecuzione di codice indipendentemente dall'hardware utilizzato. "Stiamo mostrando agli sviluppatori come migrare dalla piattaforma Nvidia", ha affermato sibillinamente Vinesh Sukumar di Qualcomm.
Google, membro fondatore della UXL, giocherebbe un ruolo chiave nella direzione tecnologica del progetto. “Si tratta di come possiamo creare un ecosistema aperto e promuovere la produttività e la scelta dell'hardware”, ha dichiarato in un'intervista William Magro, Chief Technologist, High Performance Computing del colosso di Mountain View.
RICEVI GRATIS LE NOTIZIE IN ANTEPRIMALA ROADMAP
Il team di UXL si sta impegnando per stabilire specifiche tecniche entro la prima metà dell'anno, con l'intento di rendere i dettagli tecnici più "maturi" entro fine anno. L'organizzazione punta a costruire una base solida per integrare contributi da diverse aziende, applicabili su qualsiasi chip o hardware. E con l'adesione di aziende di cloud computing come Amazon e Microsoft Azure, oltre ad altri produttori di chip, il consorzio sta ampliando la sua portata.
Dal lancio ha già attratto contributi tecnici da membri della fondazione e da terzi interessati all'uso di una tecnologia open source. L’obiettivo è risolvere alcune delle sfide informatiche più pressanti, con l'obiettivo a lungo termine di attrarre una vasta comunità di sviluppatori.
Questi sforzi sono fondamentali per raggiungere l'obiettivo ambizioso di UXL di costruire una piattaforma che possa competere efficacemente con Nvidia. Nel lungo periodo, l’intenzione è di supportare anche hardware e il software della stessa azienda di Jensen Huang.
TUTTI CONTRO IL GIGANTE
L'iniziativa della UXL Foundation è solo uno dei numerosi tentativi volti a ridurre il monopolio di Nvidia sul software che gestisce l'intelligenza artificiale. Secondo i dati raccolti da PitchBook, gli investimenti da parte di fondi di venture capital e aziende hanno superato i 4 miliardi di dollari in 93 progetti distinti.
Questo aumento dell'interesse nel contrastare la posizione di Nvidia è testimoniato dall'impiego di oltre 2 miliardi di dollari in tali iniziative solo nel 2023, rispetto ai 580 milioni di dollari dell'anno precedente.
Nvidia è consapevole di queste dinamiche di mercato, come dimostra la dichiarazione di Ian Buck: "Il mondo sta accelerando. Nuove idee nel campo del calcolo accelerato stanno emergendo da tutto l'ecosistema, contribuendo a far avanzare l'intelligenza artificiale e ad espandere ciò che il calcolo accelerato può realizzare."
Il futuro ci dirà se la UXL Foundation e la sua OneAPI riusciranno a rappresentare una vera sfida al dominio di Nvidia. E, in caso affermativo, quali saranno le contromosse di Jensen Huang.
