Nvidia, ein Grafikchiphersteller mit einer Kapitalisierung von 2,2 Billionen US-Dollar, ist zur „Lebensquelle“ von Modellen der synthetischen künstlichen Intelligenz (KI) geworden. Neben der Hardware beruht die Stärke dieses Unternehmens auch auf den in den letzten 20 Jahren entwickelten Computercodelinien, die Gegner, die Nvidia entthronen wollen, in Bedrängnis bringen. Derzeit verlassen sich weltweit mehr als 3 Millionen Programmierer auf die CUDA-Plattform, um KI und andere Anwendungen zu erstellen.
Ausgehend von der von Intel entwickelten Technologie namens OneAPI hat eine Gruppe von Technologieunternehmen – die UXL Foundation – die Entwicklung einer neuen Suite von Software und Tools geplant, mit denen eine Vielzahl von KI-Chips programmiert werden können. Dieses Open-Source-Projekt zielt darauf ab, Computercode bereitzustellen, der auf Geräten mit jedem Chip und jeder Hardware ausgeführt werden kann.
Nvidias Schatten im KI-Bereich ist zu groß.
„Das Problem besteht darin, ein offenes Ökosystem im Bereich des maschinellen Lernens zu schaffen, das die Leistung fördern und für eine Vielzahl von Hardware geeignet sein kann.“, sagte Bill Hugo, Direktor der Hochleistungsrechnereinheit von Google. Der Suchriese ist Gründungsmitglied von UXL und unterstützt die technische Ausrichtung des Projekts.
Reuters sagte, dass sich UXL in der ersten Hälfte dieses Jahres darauf vorbereiten wird, die grundlegenden technischen Spezifikationen festzulegen, bevor es sie am Ende des Jahres den Ingenieuren zur Verfeinerung und Perfektionierung übergibt.
Diese Technologieallianz schließt auch die „Aufnahme“ weiterer Mitglieder wie den Cloud-Giganten Amazon, Microsoft und anderen Chipherstellern nicht aus. Seit seiner Gründung im September 9 hat UXL neben institutionellen Mitgliedern und Interessenten an der Nutzung offener Technologie auch technische Beiträge von Dritten erhalten.
Intels OneAPI ist einsatzbereit. Im nächsten Schritt erstellen Experten ein Standard-Programmiermodell speziell für KI. Langfristig wird UXL auch Hardware und Programmiercode von Nvidia unterstützen.
Das Projekt der UXL Foundation ist eine von vielen Bemühungen, Nvidias Dominanz bei KI-gestützter Programmiersoftware zu beseitigen. Nach Angaben des Datenstatistikunternehmens PitchBook haben Risikokapitalgeber und Unternehmen mehr als 4 Milliarden US-Dollar in 93 verschiedene Projekte gesteckt.
Das Interesse, Nvidia durch Software-Links zu besiegen, hat seit letztem Jahr zunehmend Beachtung gefunden. Dieses Grafikunternehmen hat einen so großen Schatten geworfen, dass nur wenige Startups den Durchbruch schaffen können, wenn CUDA auf dem Papier eine attraktive Software mit vollem Funktionsumfang ist und von Nvidia und seinen Partnern kontinuierlich weiterentwickelt wird.
„Wichtig ist, dass die Leute CUDA seit über 15 Jahren nutzen und die Plattform nutzen, um anderen Programmiercode zu erstellen.“, kommentierte Jay Goldberg, CEO des Finanz- und Strategieberatungsunternehmens D2D Advisory.
