A abordagem inovadora da China para acessar o ecossistema CUDA da NVIDIA: repensando paradigmas de hardware.

A China está explorando ativamente maneiras de penetrar no ecossistema CUDA da NVIDIA, e uma solução alternativa notável surgiu e merece atenção.

Executivo do setor de semicondutores da China defende a transição para chips definidos por software na área de inteligência artificial.

O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, frequentemente cita o CUDA como o “vantagem competitiva mais forte” que distingue a liderança da empresa em IA. Sua ênfase no avanço do ecossistema de software ressalta um aspecto crucial da vantagem competitiva da NVIDIA. Nesse contexto, surgiram preocupações na China em relação à dependência do país em relação ao CUDA. Para abordar essa questão, Wei Shaojun, figura importante da Associação da Indústria de Semicondutores da China, defendeu o desenvolvimento de alternativas ao CUDA e a outras tecnologias ocidentais.

“Mesmo que nossa própria tecnologia não seja boa o suficiente no início, ela ainda deve ser usada. Tentativa e erro podem não funcionar, mas sem tentar, certamente ficaremos para trás.”

-Wei Shaojun

Shaojun destaca especificamente que, em vez de tentar criar uma alternativa direta ao CUDA, a China deveria considerar uma estratégia menos convencional: a adoção de “chips definidos por software” (SDCs).Essa abordagem muda o foco das pré-configurações de hardware para a inteligência computacional orientada por software. Atualmente, os desenvolvedores preferem o CUDA principalmente devido ao seu ecossistema estabelecido, que os vincula estreitamente às ofertas de hardware da NVIDIA. No entanto, os SDCs buscam romper essa dependência, e exploraremos como isso pode ser alcançado.

Huawei prepara o Ascend 910C para competir com o H100 da NVIDIA no mercado doméstico de IA da China. — Créditos da imagem: Huawei

Com os SDCs (chips de computação de baixo consumo), os desenvolvedores podem eliminar a necessidade da arquitetura CUDA tradicional para suas tarefas computacionais. Em vez disso, esses chips apresentam uma grade reconfigurável que utiliza um fluxo de bits de configuração gerado pelos compiladores. Essencialmente, essa estrutura permite maior flexibilidade, já que nem o compilador nem o código-fonte estão vinculados a uma arquitetura de conjunto de instruções (ISA) específica. Isso contrasta fortemente com as GPUs, que normalmente funcionam por meio de um sistema de agendamento dedicado. Os SDCs, por outro lado, aproveitam a compilação determinística, garantindo o rastreamento preciso dos movimentos de dados até o nível do ciclo de clock individual.

Segundo o professor Wei Shaojun, os desafios associados ao estabelecimento de camadas de tradução e ecossistemas independentes para rivalizar com o CUDA são formidáveis. Ele defende que investir em tecnologia SDC pode proporcionar à China um caminho mais sustentável para o futuro. No entanto, essa abordagem não está isenta de dificuldades, principalmente devido à sua dependência de compiladores, o que pode complicar tarefas como roteamento e ramificação. Embora os SDCs, como as RDUs da SambaNova e as unidades LPU da Groq, se destaquem por atender a cargas de trabalho específicas, eles não se destinam a substituir completamente as GPUs.

Para obter mais informações, você pode visitar o artigo original do DigiTimes.

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