Nvidia กลายเป็นผู้ผลิตชิปกราฟิกรายแรกที่มีมูลค่าถึง 2,2 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ GPU ของบริษัทมีบทบาทสำคัญในการขยายตัวของโมเดลปัญญาประดิษฐ์สังเคราะห์ (AI) นอกจากฮาร์ดแวร์แล้ว จุดแข็งของบริษัทนี้ยังมาจากแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์การเขียนโปรแกรม CUDA ซึ่งปัจจุบันมีโปรแกรมเมอร์มากกว่า 3 ล้านคนทั่วโลกใช้เพื่อสร้าง AI และแอปพลิเคชันอื่นๆ
“เรากำลังแสดงให้โปรแกรมเมอร์เห็นถึงวิธีการออกจากแพลตฟอร์มของ Nvidia” Vinesh Sukumar ผู้อำนวยการแผนก AI และการเรียนรู้ของเครื่องของ Qualcomm กล่าว
UXL Foundation ซึ่งเป็นพันธมิตรด้านเทคโนโลยีที่เปิดตัวในเดือนกันยายน 9 ได้วางแผนที่จะสร้างแพลตฟอร์มการเขียนโปรแกรมและชุดเครื่องมือใหม่โดยใช้เทคโนโลยี OneAPI ที่พัฒนาโดย Intel โดยมีเป้าหมายในการเขียนโปรแกรมชิป AI หลายประเภท โครงการโอเพ่นซอร์สนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อนำโค้ดคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานบนอุปกรณ์ที่มีชิปและฮาร์ดแวร์ใดๆ ก็ได้
“ปัญหาคือจะสร้างระบบนิเวศแบบเปิดในด้านการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถส่งเสริมประสิทธิภาพและรองรับฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายได้อย่างไร” Bill Hugo ผู้อำนวยการฝ่ายประมวลผลประสิทธิภาพระดับสูงของ Google ยักษ์ใหญ่ด้านการค้นหาเป็นสมาชิกผู้ก่อตั้ง UXL และสนับสนุนทิศทางทางเทคนิคของโครงการ
รอยเตอร์ส กล่าวว่าตามแผนงานการพัฒนา UXL จะประกาศข้อกำหนดทางเทคนิคขั้นพื้นฐานในช่วงครึ่งแรกของปีนี้และผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายอาจจะแล้วเสร็จในช่วงครึ่งหลังของปี
นอกจากบริษัทผู้ก่อตั้งดั้งเดิมแล้ว กลุ่มนี้ยังเรียกร้องให้ Amazon, Microsoft และผู้ผลิตชิปรายอื่นๆ เข้าร่วม "แนวร่วม" นับตั้งแต่ก่อตั้งในเดือนกันยายน 9 UXL ได้รับการสนับสนุนทางเทคนิคจากบุคคลที่สาม นอกเหนือจากสมาชิกสถาบัน และผู้ที่สนใจใช้เทคโนโลยีแบบเปิด ในระยะยาว แพลตฟอร์มของ UXL จะรองรับฮาร์ดแวร์ Nvidia และโค้ดโปรแกรมด้วย
โครงการของมูลนิธิ UXL เป็นหนึ่งในความพยายามมากมายที่จะกำจัดซอฟต์แวร์การเขียนโปรแกรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Nvidia จากข้อมูลของบริษัทสถิติข้อมูล PitchBook ผู้ร่วมทุนและธุรกิจต่างๆ ได้ทุ่มเงินมากกว่า 4 พันล้านดอลลาร์ในโครงการ 93 โครงการ
ความสนใจในการเอาชนะ Nvidia ผ่านลิงก์ซอฟต์แวร์ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นตั้งแต่ปีที่แล้ว บริษัทกราฟิกแห่งนี้สร้างเงาขนาดใหญ่จนมีสตาร์ทอัพเพียงไม่กี่รายที่สามารถพัฒนาได้ เมื่อ CUDA นำเสนอซอฟต์แวร์ที่มีคุณสมบัติครบถ้วนและน่าสนใจบนกระดาษ และได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดย Nvidia และชุมชนการเขียนโปรแกรม
“สิ่งสำคัญคือผู้คนใช้ CUDA มานานกว่า 15 ปี และใช้แพลตฟอร์มนี้เพื่อสร้างโค้ดโปรแกรมอื่นๆ” Jay Goldberg ซีอีโอของบริษัทที่ปรึกษาทางการเงินและกลยุทธ์ D2D Advisory ให้ความเห็น
