Nvidia hiện đã cấm phần mềm dựa trên CUDA chạy trên các nền tảng phần cứng khác bằng cách sử dụng các lớp dịch thuật trong các điều khoản cấp phép được cập nhật. Điều này dường như được thiết kế để ngăn chặn Sáng kiến ​​ZLUDA và có lẽ quan trọng hơn là một số nhà sản xuất GPU Trung Quốc sử dụng mã CUDA với các lớp dịch. Chúng tôi đã gửi tin nhắn tới Nvidia để nhận xét và sẽ cập nhật cho bạn thông tin chi tiết hoặc giải thích bổ sung khi chúng tôi nhận được phản hồi.

sừng dài, Kỹ sư phần mềm, lưu ý các điều khoản được cập nhật. Một điều khoản mới trong CUDA 11.5 ghi: “Bạn không được đảo ngược kỹ thuật, dịch ngược hoặc phân tách bất kỳ phần đầu ra nào được tạo bằng Phần mềm phần mềm nhằm mục đích dịch các phần tử đầu ra đó sang nhắm mục tiêu đến nền tảng không phải của Nvidia”.

Làm lãnh đạo có mặt tốt và mặt xấu. Một mặt, mọi người đều phụ thuộc vào bạn; Mặt khác, mọi người đều muốn đứng trên vai bạn. Điều thứ hai dường như là những gì đã xảy ra với CUDA. Bởi vì sự kết hợp giữa phần cứng CUDA và Nvidia đã được chứng minh là cực kỳ hiệu quả nên rất nhiều phần mềm dựa vào nó. Tuy nhiên, khi phần cứng cạnh tranh hơn tham gia vào thị trường, nhiều người dùng có xu hướng chạy các chương trình CUDA của họ trên các nền tảng cạnh tranh hơn. Có hai cách để thực hiện việc này: biên dịch lại mã (có sẵn cho các nhà phát triển phần mềm liên quan) hoặc sử dụng lớp dịch.

Vì những lý do rõ ràng, sử dụng lớp dịch như ZLUDA là cách dễ nhất để chạy phần mềm CUDA trên phần cứng không phải của Nvidia. Tất cả những gì người ta phải làm là lấy các tệp nhị phân đã được biên dịch sẵn và chạy chúng bằng ZLUDA hoặc các lớp dịch khác. ZLUDA hiện có vẻ đang gặp khó khăn khi cả AMD và Intel đều bỏ lỡ cơ hội phát triển nó hơn nữa, nhưng điều đó không có nghĩa là bản dịch không khả thi.

Một số nhà sản xuất GPU Trung Quốc, bao gồm cả một công ty do chính phủ Trung Quốc tài trợ, tuyên bố đang chạy mã CUDA. Denglin Technology thiết kế bộ xử lý có “kiến trúc điện toán tương thích với các mô hình lập trình như CUDA/OpenCL”. Vì GPU Nvidia rất khó để đảo ngược kỹ thuật (trừ khi bằng cách nào đó người ta có tất cả các chi tiết cấp thấp về kiến ​​trúc GPU Nvidia), nên có thể chúng ta cũng đang xử lý một số loại lớp dịch ở đây.

Moore Threads, một trong những nhà sản xuất GPU lớn nhất Trung Quốc, có trình biên dịch MUSIFY được thiết kế để cho phép mã CUDA hoạt động với GPU của họ. Tuy nhiên, vẫn còn phải xem liệu MUSIFY có nằm trong phân loại của lớp dịch thuật đầy đủ hay không (một số khía cạnh của MUSIFY có thể liên quan đến mã vận chuyển). Do đó, không hoàn toàn rõ ràng liệu lệnh cấm các lớp dịch thuật của Nvidia là phản ứng trực tiếp đối với những sáng kiến ​​​​này hay là một đòn tấn công phủ đầu chống lại sự phát triển trong tương lai.

Vì những lý do hiển nhiên, việc sử dụng các lớp dịch thuật đe dọa sự thống trị của Nvidia trong lĩnh vực điện toán tăng tốc, đặc biệt là với các ứng dụng AI. Đây có lẽ là động lực đằng sau quyết định của Nvidia cấm triển khai CUDA chạy trên các nền tảng phần cứng khác sử dụng các lớp dịch bắt đầu từ CUDA 11.5.

Tuyên bố này không có trong CUDA 11.4, do đó, việc chạy các ứng dụng được biên dịch bằng CUDA 11.4 trở về trước trên các bộ xử lý không phải của Nvidia sử dụng các lớp dịch dường như vẫn ổn. Để đạt được mục tiêu đó, Nvidia sẽ không đạt được mục tiêu ngăn chặn mọi người chạy phần mềm được phát triển cho thiết bị của mình trên các nền tảng phần cứng khác bằng cách sử dụng các lớp như ZLUDA trong thời gian ngắn. Về lâu dài, công ty chắc chắn sẽ tạo ra các rào cản pháp lý để chạy phần mềm CUDA thông qua các lớp dịch trên phần cứng của bên thứ ba, điều này có thể tác động tích cực đến Nvidia và tác động tiêu cực đến AMD, Intel, Biren và các nhà phát triển phần cứng điện toán AI khác. .

Việc biên dịch lại các chương trình CUDA hiện có vẫn hoàn toàn hợp pháp. Để đơn giản hóa việc này, cả AMD và Intel đều có công cụ để chuyển các chương trình CUDA sang máy tính của họ Rookm (1) Và API mở Các nền tảng là thẳng.

Khi AMD, Intel, Tenstorrent và các công ty khác phát triển phần cứng tốt hơn, nhiều nhà phát triển phần mềm sẽ có xu hướng thiết kế cho các nền tảng này và sự thống trị của Nvidia CUDA có thể giảm theo thời gian. Hơn nữa, phần mềm được phát triển và biên dịch riêng cho các bộ xử lý cụ thể chắc chắn sẽ hoạt động tốt hơn phần mềm chạy qua các lớp dịch, điều đó có nghĩa là AMD, Intel, Tenstorrent và các hãng khác sẽ có vị thế cạnh tranh tốt hơn với Nvidia – nếu họ có thể thu hút các nhà phát triển phần mềm. GPGPU vẫn là một đấu trường quan trọng và có tính cạnh tranh cao và chúng tôi sẽ theo dõi tình hình diễn biến như thế nào trong tương lai.