中国はNVIDIAのCUDAエコシステムに侵入するための手段を積極的に模索しており、注目すべき回避策がいくつか出現した。
中国の半導体企業幹部が、AI分野におけるソフトウェア定義型チップへの移行を提唱
NVIDIAのCEOであるジェンセン・フアン氏は、同社のAI分野におけるリーダーシップを際立たせる「最強の堀」としてCUDAをしばしば挙げている。ソフトウェアエコシステムの発展を重視する彼の姿勢は、NVIDIAの競争優位性の重要な側面を強調している。こうした背景から、中国ではCUDAへの依存度に対する懸念が生じている。これに対処するため、中国半導体工業協会の主要人物である魏少軍氏は、CUDAやその他の欧米技術に代わる代替技術の開発を提唱している。
「たとえ当初は自国の技術が十分でなくても、それでも使わなければならない。試行錯誤が必ずしも成功するとは限らないが、挑戦しなければ必ず後れを取ってしまうだろう。」
– 魏少君
邵軍氏は特に、CUDAの直接的な代替手段を開発しようとするのではなく、中国はより従来とは異なる戦略、すなわち「ソフトウェア定義チップ」（SDC）の採用を検討すべきだと指摘している。このアプローチは、ハードウェアの事前構成からソフトウェア主導のコンピューティングインテリジェンスへと焦点を移すものだ。現在、開発者は主に確立されたエコシステム、つまりNVIDIAのハードウェア製品との密接な連携を理由にCUDAを好んで利用している。しかし、SDCはこの依存関係を打破することを目指しており、本稿ではそれがどのように実現できるかを探っていく。
SDC（ソフトウェア定義チップ）を使用することで、開発者は計算タスクにおいて従来のCUDAアーキテクチャを必要としなくなります。これらのチップは、コンパイラによって生成された構成ビットストリームを利用する再構成可能なグリッドを備えています。本質的に、この構造は柔軟性を高めます。コンパイラもソースレベルのコードも、特定の命令セットアーキテクチャ（ISA）に縛られないためです。これは、専用のスケジューリングシステムを介して動作するGPUとは大きく異なります。一方、SDCは決定論的なコンパイルを活用し、個々のクロックサイクルに至るまでデータ移動を正確に追跡します。
魏少軍教授によれば、CUDAに対抗できるような翻訳レイヤーや独立したエコシステムを確立するには、非常に困難な課題が伴う。同教授は、SDC技術への投資が中国にとってより持続可能な前進の道となる可能性があると指摘する。しかし、このアプローチには困難が伴う。特にコンパイラへの依存が、ルーティングや分岐といったタスクを複雑にする可能性がある。SambaNovaのRDUやGroqのLPUユニットのようなSDCは、特定のワークロードに対応することで優れた性能を発揮するものの、GPUの完全な代替品として設計されているわけではない。
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