そこで数日間 Nvidia の大文字 僅差でアップルを上回り、象徴的にアップル社の始まりを示した。 新時代 テクノロジーの分野で:人工知能。しかし、年次開発者会議であるWWDC2024でのプレゼンテーションにより、 アップル、 AIをシステムに統合するためのソリューションについて、 アップルインテリジェンス, クパチーノは再び世界一の資本金を誇る企業となった。 Nvidia は依然として強力な競争相手であり続けていますが、議論の余地のない成功にもかかわらず、すべてが容易な道というわけではありません。
I 主なライバル Nvidia の企業とその最も重要な顧客の一部は、OpenAIが主導するイニシアチブ。 目標は ソフトウェアを開発する これにより、人工知能開発者は、Nvidia の競合他社が製造するチップに簡単に移行できるようになります。 Nvidia は、大規模な人工知能システムの構築に必要なコンポーネントの分野でほぼ独占しているおかげで、チップ生産における世界リーダーの役割を果たしています。しかし、供給不足と価格の高さにより、この分野の企業は代替ソリューションの模索を余儀なくされています。
が 新しいチップの作成 人工知能にとって重要なステップですが、高度なシステムに関する問題を完全に解決するものではありません。真実 Nvidiaの秘密兵器 実際、それは彼の中に存在します ソフトウェアプラットフォーム, キューダ。このプラットフォームを使用すると、もともとグラフィック アクセラレータとして設計されたチップを活用して、人工知能アプリケーションをより迅速かつ効率的に実行できます。
連立に向けて
'で有効な代替案を作成する目的Nvidia の Cuda プラットフォームに対して、チップ巨人の競合他社と顧客が団結して、 トリトンをパワーアップ。 OpenAI によって開発され、2021 年に最初にリリースされた Triton は、幅広い AI チップ上でコードを実行するように設計されたソフトウェアです。
Meta、Microsoft、Google などの大手企業は、既に Nvidia チップの購入に多額の資金を投資しており、Triton の開発に積極的に貢献すると同時に、人工知能用の独自チップの設計を独自に実行し続けています。
ライバルメーカーのインテル、AMD、クアルコムも含むこの企業グループの意図は明らかです。 Nvidiaから市場シェアを奪う そして、人工知能ハードウェア分野で巨人が保持する議論の余地のない優位性を打ち破るのです。
が指摘したように グレッグラベンダー、最高技術責任者 インテル、主な目標は「Cuda ロックインを打破する」ことであり、開発者が AI アプリケーションを実行するために Nvidia チップを独占的に使用する必要性から解放されます。
Nvidia は評価額が 3 兆ドルを超えており、現在世界で XNUMX 番目に資本金の多い企業ですが、間もなく XNUMX 位になる可能性があります。 IntelとAMDは追いつくのに苦労している。
Apple のようなハードウェアとソフトウェアのエコシステム
Il Nvidiaのドメイン 人工知能の分野では、チップの能力だけに依存するのではなく、 ハードウェアとソフトウェアのエコシステム 競合他社が真似するのが難しいほど完璧に統合されています。
丁寧に説明してくれたので 黄젠セン最高経営責任者（CEO） Nvidia、昨年 3 月の GPU テクノロジ カンファレンスで次のように述べています。私たちは、チップからシステム、相互接続に至るまで、スーパーコンピューター全体を作成しています…しかし何よりも、人工知能の真のオペレーティング システムを表すソフトウェアです。」
ビデオ ゲーム開発をサポートするために 30 年以上前に設立された Nvidia は、自社のグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) 上で汎用アプリケーションを実行できるようにするために 2006 年に開始された Cuda ソフトウェアによって人工知能への移行が促進されていることに気づきました。
それ以来、会社は数十億ドルを投資した 人工知能アプリケーションの実行を最適化する何百ものソフトウェア ツールとサービスの開発において 独自のGPUより速く、よりアクセスしやすくなります。
すべてのソフトウェア
Nvidiaにはあるようです ソフトウェア開発に特化したチーム ハードウェアで動作するものの 2 倍のサイズ。
デビッドカッツのパートナー ラジカルベンチャーズ人工知能に特化した投資ファンドである同社は、Nvidia の強みを次のように理解しています。彼らは、自社製品を中心に、効率的、直観的、高性能で、複雑なタスクを大幅に簡素化できるソフトウェア エコシステムを構築しました。これは、かなりの期間にわたって非常に大規模なユーザー コミュニティによってサポートされ、段階的に進化した結果であるシステムです。」
Nvidia 製品の価格は高く、H100 や 次期「スーパーチップ」GB200、問題が発生し、代替案を探すよう私たちに迫りました。
ただし、ほとんどの AI システムとアプリケーションはすでに Nvidia の Cuda ソフトウェア上で実行されているため、開発者が AMD MI300、Intel Gaudi 3、Amazon Trainium などの他のプロセッサ向けに書き直すのは時間がかかり、リスクが伴います。
Nvidia から脱却するには、競争力のあるハードウェアを探すだけでなく、何よりもソフトウェアを通じて使いやすくする必要があります。
Nvidia チップのライバル Google AI TPU ベンチマーク テストでは同等のパフォーマンスを提供しますが、違いを生むのはソフトウェアです。 Nvidia の幹部らは、自社のソフトウェア作業により、最新チップに新しい AI モデルを「数秒」で導入できるようになり、継続的な効率向上が実現できると主張しています。しかし、これらの利点 彼らは持っています 価格：Cudaのロックイン。
オープンソース ソリューション: Triton
メリエム・アリクロンドンを拠点とする AI スタートアップ TitanML の共同創設者は、彼女の会社が当初は Cuda を使用していましたが、GPU 不足により Triton でアプリケーションを書き直すことになったと明らかにしました。この戦略的な選択により、TitanML はいわゆる「Cuda 価格」を避けたい新規顧客を獲得することができました。
トリトンは、 共同作成者のフィリップ・ティレ氏が OpenAI に参加 2019 年には、オープンソースの性質を誇り、誰でもそのコードを自由に表示、適応、または改善できるようになりました。この側面により、Nvidia が所有する Cuda と比較して、Triton は開発者にとって本質的な魅力をもたらします。
Triton は当初 Nvidia GPU のみで動作していましたが、現在では AMD MI300もサポート そしてすぐに、インテル ガウディ およびその他のアクセラレータ チップ。
Un esempio 象徴的なのは、 Metaは、Triton ソフトウェアを自社開発の AI チップ MTIA の中心に据えました。 Meta が先月第 2 世代の MTIA をリリースしたとき、同社のエンジニアは Triton の高い効率性とハードウェアの独立性を強調し、幅広いチップ アーキテクチャで実行できることを強調しました。
UXL財団
OpenAIと同様に、ライバルの開発者も好きです 人間原理 強調されているように、Nvidia 自体も Triton の改善に貢献しています。 GitHub のログより ツールキットに関するディスカッション。
Nvidia のソフトウェア優位性に挑戦する試みは Triton だけではありません。 Intel、Google、Arm、Qualcomm がメンバーに含まれています。 UXL財団、彼が開発中の業界アライアンス Cuda の代替 に基づく OneAPI オープンソース プラットフォーム インテルの。
クリス・ラトナーApple、Tesla、Google の元シニアエンジニアである が立ち上げた モジョ、AI 開発者専用のプログラミング言語であり、その主な利点は要件として Cuda がないことです。
彼のスタートアップ Modular で, ラトナー氏は、「大手AI企業のエリート専門家だけでなく、あらゆるタイプの開発者」がAIモデルの構築を「劇的に利用しやすく」することを目指している。
長い道のり
たとえ Triton や Mojo が競争力のあるソリューションであることが証明されたとしても、Nvidia のライバルは直面しなければならないでしょう リードを縮めるまでの道のりは長い Cudaの頭文字。の シティのアナリスト 彼らは、生成 AI チップ市場における Nvidia のシェアが来年の約 81% から 63 年までに約 2030% に低下すると予測しており、今後長年にわたって Nvidia の優位性が確認されると予想しています。
「Nvidiaと競争できるチップを構築するのは難しい課題ですが、ソフトウェアスタック全体を構築し、ユーザーにそれを使用するように説得することはさらに困難です」と彼は言いました。 ペキメンコ.
「ソフトウェアエコシステムは常に進化しており、私は次のように信じています。 時間が経てばその差は縮まるだろう」とラベンダーは付け加えた。
ハードウェアとソフトウェアを 1 つに統合する Nvidia のアプローチ 単一システム、スティーブ・ジョブズの哲学と彼の「すべてを単一の装身具に」という概念にリンクしています。この戦略により、Apple はハイエンド市場で 40 年以上にわたり大きな競争上の優位性を維持することができました。同じことがNVIDIAにも起こる可能性があります。
ソース：
– ティム・ブラッドショー、NVIDIA のライバルはソフトウェアの優位性を狙っている、「フィナンシャル・タイムズ」、24 年 2024 月 XNUMX 日
– デビッド・マッケイブ氏、米国、Nvidia、Microsoft、OpenAI の反トラスト法調査を回避、「ニューヨーク・タイムズ」、5 年 2024 月 XNUMX 日
– マイケル・アクトン、ニコラス・メガウ、時価総額が 3 兆ドルを超え、Nvidia が Apple を追い越す、「フィナンシャル・タイムズ」、6 年 2024 月 XNUMX 日
