Alcune Big Tech stanno cercando di eliminare i vantaggi software che hanno aiutato Nvidia a dominare il mercato dell’intelligenza artificiale. Secondo quanto riportato da Reuters, un gruppo formato da Intel, Google, ARM, Qualcomm, Samsung e altre aziende tecnologiche sta sviluppando una suite di software open-source con l’obiettivo che gli sviluppatori di intelligenza artificiale non siano vincolati alla tecnologia proprietaria di Nvidia, consentendo al loro codice di funzionare su qualsiasi macchina e con qualsiasi chip.

Il gruppo, chiamato Unified Acceleration Foundation (UXL), ha dichiarato che i dettagli tecnici del progetto dovrebbero raggiungere uno stato “maturo” entro la seconda metà di quest’anno, anche se non è stato fornito un obiettivo finale di rilascio. Il progetto include attualmente lo standard aperto OneAPI, sviluppato da Intel per eliminare requisiti come linguaggi di codifica specifici, basi di codice e altri strumenti che vincolano gli sviluppatori all’utilizzo di architetture specifiche, come la piattaforma CUDA di Nvidia. Questo modello di programmazione consente di scrivere il codice una sola volta e di distribuirlo su molteplici architetture informatiche, tra cui CPU, GPU, FPGA e acceleratori.

Nvidia è stato il primo produttore di chip a raggiungere una capitalizzazione di mercato di 2.000 miliardi di dollari il mese scorso, dopo aver registrato una rapida crescita grazie al suo focus sull’hardware (soprattutto GPU) per l’alimentazione dei modelli di intelligenza artificiale.

nvidia cuda

Questi chip Nvidia, che vincolano gli sviluppatori all’utilizzo dell’architettura CUDA, sono superiori a qualsiasi altro fornito attualmente da altri produttori di chip. Il progetto di UXL mira innanzitutto ad aprire le opzioni per le applicazioni di intelligenza artificiale e di calcolo ad alte prestazioni, ma il gruppo prevede di supportare anche l’hardware e il codice di Nvidia.

UXL sta inoltre cercando di ottenere l’aiuto di altri produttori di chip e di aziende di cloud computing come Microsoft e Amazon per garantire che la soluzione possa essere implementata su qualsiasi chip o hardware. Al momento manca all’appello AMD, che molti osservatori considerano l’unica valida alternativa a Nvidia nel mondo del machine learning.

Resta il fatto che CUDA ha ormai stabilito una solida base nel campo dell’intelligenza artificiale, che difficilmente verrà indebolita in tempi brevi. Jay Goldberg, CEO della società di consulenza finanziaria e strategica D2D Advisory, ritiene che l’importanza di CUDA non risieda solo nelle sue capacità software, ma anche nei suoi 15 anni di utilizzo. Una grande quantità di codice è già stata infatti costruita attorno a questa architettura, facendola radicare in numerosi progetti di IA e di calcolo ad alte prestazioni. Non sarà quindi facile per UXL riuscire nel suo ambizioso obiettivo.