중국은 NVIDIA의 CUDA 생태계에 침투할 수 있는 다양한 방안을 적극적으로 모색하고 있으며, 주목할 만한 우회 방법이 등장했습니다.
중국 반도체 업계 임원, AI 분야 소프트웨어 정의 칩으로의 전환 촉구
엔비디아의 CEO인 젠슨 황은 CUDA를 인공지능 분야에서 엔비디아를 선도하는 “가장 강력한 해자”로 자주 언급합니다.소프트웨어 생태계 발전에 대한 그의 강조는 엔비디아의 경쟁력에 있어 중요한 부분을 부각합니다.이러한 맥락에서 중국에서는 CUDA에 대한 의존도에 대한 우려가 제기되고 있습니다.이에 중국 반도체산업협회의 핵심 인물인 웨이 샤오쥔은 CUDA를 비롯한 서구 기술의 대안 개발을 촉구했습니다.
“설령 우리 기술이 처음에는 충분히 좋지 않더라도, 시도는 해야 합니다.시행착오를 통해 성공하지 못할 수도 있지만, 시도조차 하지 않는다면 우리는 분명히 뒤처질 것입니다.”
– 웨이 샤오쥔
샤오쥔은 중국이 CUDA의 직접적인 대안을 개발하려 하기보다는 “소프트웨어 정의 칩(SDC)”이라는 좀 더 색다른 전략을 고려해야 한다고 지적합니다.이 접근 방식은 하드웨어 사전 구성에서 소프트웨어 기반 컴퓨팅 인텔리전스로 초점을 옮기는 것입니다.현재 개발자들이 CUDA를 선호하는 이유는 NVIDIA의 하드웨어 제품과 밀접하게 연결된 잘 구축된 생태계 때문입니다.하지만 SDC는 이러한 의존성을 타파하고자 하며, 우리는 이것이 어떻게 달성될 수 있는지 살펴볼 것입니다.
SDC(소프트웨어 정의 컴퓨팅)를 사용하면 개발자는 연산 작업에 기존의 CUDA 아키텍처가 필요하지 않게 됩니다. SDC는 컴파일러가 생성한 구성 비트스트림을 활용하는 재구성 가능한 그리드를 특징으로 합니다.본질적으로 이러한 구조는 컴파일러와 소스 코드 모두 특정 명령어 세트 아키텍처(ISA)에 종속되지 않으므로 유연성이 뛰어납니다.이는 전용 스케줄링 시스템을 통해 작동하는 GPU와는 극명한 대조를 이룹니다. SDC는 결정론적 컴파일을 활용하여 개별 클록 사이클까지 데이터 이동을 정확하게 추적합니다.
웨이 샤오쥔 교수에 따르면, CUDA에 필적할 만한 번역 계층과 독립적인 생태계를 구축하는 데에는 상당한 어려움이 따릅니다.그는 SDC(소프트웨어 정의 컴퓨팅) 기술에 투자하는 것이 중국에 보다 지속 가능한 발전 방향을 제시할 수 있다고 주장합니다.그러나 이 접근 방식 역시 어려움이 없는 것은 아닙니다.특히 컴파일러에 의존하기 때문에 라우팅이나 분기 처리와 같은 작업이 복잡해질 수 있습니다.삼바노바의 RDU(로컬 디바이스 유닛)나 그로크의 LPU(저출력 프로세서) 유닛과 같은 SDC는 특정 워크로드에 특화되어 뛰어난 성능을 발휘하지만, GPU를 완전히 대체하기 위한 것은 아닙니다.
더 자세한 정보를 원하시면 DigiTimes 의 원문 기사를 참조하십시오.
추가 업데이트 및 이미지는 WccfTech 를 참조하십시오.
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