最近、英偉達は他のGPU上で翻訳層を介したCUDAソフトウェアの実行を禁止すると発表し、業界内で広く議論されている。
GPUのコア競争力は、アーキテクチャなどの要素によって決定される性能先進性と計算生態障壁にある。周知のように、英偉達は先発の優位性と開発の敷居を大幅に下げたCUDAアーキテクチャによって、多くのユーザーを安定させ、GPUを汎用計算の中で徐々に主役にするだけでなく、自身の堀をも成し遂げた。
「ツールチェーンレベルでCUDAと互換性のあるGPUメーカーは影響を受けるが、影響自体は技術レベルでは複雑だ。英偉達は実は自分の生態の垣根をしっかりと締めているという非常に強い信号を送っている」とあるGPU業界関係者は第一財経に語った。
「独立自主と開放の両立は矛盾していない」
中信証券によると、CUDAのクローズドソース特性と急速な更新のため、後者はコマンド翻訳などの方法で完全に互換性を持つことが難しく、一部互換性があっても大きな性能損失があり、性価比での遅れが続いているという。また、CUDAはInvendaの専属ソフトウェアスタックであり、多くのInvenda GPUハードウェアの独自の特性を含んでおり、この部分は他のメーカーのチップには反映されていない。
これはまさに国内メーカーが直面している苦境だ。現在、国内GPUメーカーは次々と反復アーキテクチャの研究開発に力を入れ、自主的なソフトウェア・ハードウェア生態の構築を図っている。華安嘉業投資管理有限公司の責任者はこれまでも第一財経に対し、国産GPUは初期段階で既存の生態系と互換性があるほうが発展しやすいが、長期的には互換性の考え方から脱却し、独自の核心技術を発展させなければならないと述べてきた。
「互換性についてはよくお話ししますが、互換性はインビルタと全く同じことをするわけではありません。あなたが作ったものはすべての技術の生態を運ぶことができ、インビルタの生態を吸収し、直接利用することができると言っています。しかし、機能の全面的な対標インビルタのGPUチップを作るのは非常に難しく、現在ほとんどのメーカーがとっている戦略はインビルタGPU人工知能加速の一部機能のみを実現することです」とムーアスレッドCTO張玉勃氏は第一財経に語った。
ムーアスレッドは2020年に設立され、全機能GPUチップの設計を主とする集積回路企業である。ムーアスレッドは、ユーザーがCUDAが書いたアプリケーションをムーアスレッドのコンパイラを介してMUSAのアプリケーションに再コンパイルすることができ、ゼロコストに近い移行を実現するとともに、標準的なプログラミング言語を通じて新しいアプリケーションを開発することができる、包括的な対標CUDAのMUSAアーキテクチャを発表したという。「だからMUSA自体は独立自主の生態であり、同時に開放的で、既存の生態を吸収できる新しい生態でもある」と張玉勃氏は述べた。
「独立自主と開放互換性は矛盾していない。私たちは独立自主発展を制御可能にすることができる一方で、既存のCUDA優位性を開放互換することもできる」と張玉勃氏は第一財経に語った。「ハードウェア機能が完全に基準に合ってこそ、CUDA生態の応用を効果的に吸収することができる。既存生態を吸収する方法がなければ、別の新しい生態を構築することができなければ、本当に建設するのも十数二十年のことだ」。
「気の合うお客様を探す」
実際、顧客移転コストは国内GPUメーカーの生態建設加速を推進する重要な要素の一つである。現在、国内にも「難しくて正しい」理念を堅持するメーカーが存在し、自家建設の生態、互換性のない道を選んでいる。
燧原科学技術は人工知能分野のクラウドとエッジコンピューティング製品に集中し、汎用人工知能のためのコンピューティングベースの構築に力を入れ、原始的な革新、自主知的財産権を備えたAI加速カード、システムクラスタ、ソフトウェアハードウェアソリューションを提供する。
燧原のようなコンピューティング・メーカーにとって、顧客の移行コストは常に存在するため、同志の顧客を探す必要があります。「燧原氏は産業パートナーとともにオープンソースの生態系を構築したいと考えており、私たちの顧客も長期主義のパートナーと一緒に製品を磨きに行きたいと考えている」と燧元科学技術首席生態官の李星宇氏は第一財経に語った。
技術の発展に伴い、国内メーカーの自建生態の道はますます広がることが期待されている。
「技術生態のパラダイムシフトは、燧原のようなベンチャー企業の自己建設生態に新たなきっかけをもたらした」と李氏は考えている。大モデル時代の到来に伴い、モデルのアーキテクチャベースは一致する傾向にあり、つまりTransformerであり、これはハードウェアに対する需要を収束させ、ハードウェア設計の方向をより焦点と明確にし、断片化の程度を軽減した、それと同時に、ますます流行しているオープンソースフレームワークとプログラミング言語は、チップ会社に異なるモデルに適応するためのより良い基礎を持たせ、開発者が開発ツールの面で異なるハードウェアに適応しやすいようにする。
「お客様の移行コストは多くの要因に依存しますが、全体的な傾向はますます便利になっています」と李氏は述べた。「例えば、PyTorchの主流演算子と互換性があり、これらの主流演算子を採用したモデルは、ソースコードを変更する必要なく理論的に直接移行できます。同時に、私たちはより多くの主流のオープンソースプログラミング言語をサポートし、お客様が新しいモデルを開発する際にも、より容易になります」
現在、国内には複数の人工知能チップメーカーが自家建設生態を選択しているが、統一生態は形成されておらず、各メーカーは馬圏を走り、それぞれ発展している時期にある。確かに、技術発展の早期と技術の急速な反復の時期に、統一的な基準を制定するのは難しい。海外GPUの発展の初期のように、業界には40社以上の企業が存在したが、大波が砂を洗うと、いくつかの企業だけが残って大規模になった。急速に変化するテクノロジーのトレンドを前に、誰もが異なる理解を持っており、市場に選択させ、お客様に選択させることは、より良い方法かもしれません。
「技術の向上は最終的には市場と顧客のニーズに牽引され、中国の真の強みは世界最大の市場を持ち、多くの開発者が新しい技術を抱擁したいと考えていることにある」と李氏は述べた。
英偉達氏は今回、他のGPUでの翻訳層を介したCUDAソフトウェアの実行を禁止したことで、互換性のあるパスだけに依存する一部のメーカーに警鐘を鳴らすかもしれない。上記のGPU業界関係者によると、今回の「象徴的な制限措置」は比較的自制的で、アプリケーションインタフェースに制限をかけていないという。「しかし、起業家にとって彼が考えなければならないのは簡単な現状ではなく、トレンドであるべきだ。これは第一歩の制限とは何かに止まらず、第二、第三歩の制限とは何かを考えなければならないことを意味する」。