Por alguns dias lá capitalização da Nvidia ultrapassou por pouco o da Apple, marcando simbolicamente o início de um nova era no campo da tecnologia: o deinteligência artificial. No entanto, com a apresentação na WWDC2024, a conferência anual de desenvolvedores Apple, da sua solução para integrar IA em seus sistemas, Inteligência da Apple, Cupertino voltou a ser a empresa com maior capitalização do mundo. A Nvidia ainda continua sendo uma concorrente formidável, mas nem tudo é um caminho fácil para ela, apesar de seus sucessos indiscutíveis.
I principais rivais da Nvidia, bem como alguns de seus clientes mais importantes, estão colaborando em uminiciativa liderada pela OpenAI. O objetivo é desenvolver software isso permite que os desenvolvedores de IA migrem mais facilmente para chips produzidos pelos concorrentes da Nvidia. A Nvidia alcançou o papel de líder mundial na produção de chips graças ao seu quase monopólio no setor de componentes necessários para a criação de sistemas de inteligência artificial em grande escala. No entanto, a falta de oferta e os preços elevados estão a levar as empresas do sector a procurar soluções alternativas.
Embora o criação de novos chips representa um passo importante para a inteligência artificial, mas não resolve completamente o problema relativo aos sistemas avançados. A verdade A arma secreta da Nvidia na verdade, reside em seu plataforma de software, cuda. Essa plataforma permite aproveitar chips, originalmente projetados como aceleradores gráficos, para executar aplicativos de inteligência artificial de maneira mais rápida e eficiente.
Rumo a uma coalizão
Com l 'objetivo de criar uma alternativa válidaPara a plataforma Cuda da Nvidia, os concorrentes e clientes da gigante dos chips estão se unindo para energize Tritão. Desenvolvido pela OpenAI e lançado pela primeira vez em 2021, Triton é um software projetado para executar código em uma ampla variedade de chips de IA.
Gigantes como Meta, Microsoft e Google, que já investiram somas consideráveis na compra de chips Nvidia, estão contribuindo ativamente para o desenvolvimento do Triton, ao mesmo tempo que continuam a projetar de forma independente seus próprios chips para inteligência artificial.
A intenção deste grupo de empresas, que também inclui os fabricantes rivais Intel, AMD e Qualcomm, é clara: investir na Triton para tirar participação de mercado da Nvidia e quebrar o domínio indiscutível que a gigante detém no setor de hardware de inteligência artificial.
Como apontado por Greg Lavanda, diretor de tecnologia da Intel, o objetivo principal é “quebrar o aprisionamento do Cuda”, liberando os desenvolvedores da necessidade de usar exclusivamente chips Nvidia para executar aplicativos de IA.
A Nvidia, com uma avaliação superior a 3 biliões de dólares, é agora a segunda empresa mais capitalizada do mundo e poderá em breve tornar-se a primeira. Intel e AMD estão tendo problemas para acompanhar.
Um ecossistema de hardware-software semelhante ao da Apple
Il Domínio da Nvidia no campo da inteligência artificial não depende apenas do poder dos seus chips, mas sim de um ecossistema hardware-software perfeitamente integrado que os concorrentes lutam para replicar.
Como ele explicou bem Jensen HuangCEO Nvidia, na GPU Technology Conference em março passado: “Nosso negócio principal não é simplesmente construir chips. Criamos um supercomputador completo, desde o chip ao sistema até às interligações… mas acima de tudo, o software que representa o verdadeiro sistema operativo da inteligência artificial.”
Fundada há mais de 30 anos para apoiar o desenvolvimento de videogames, a Nvidia encontrou a mudança para a inteligência artificial facilitada por seu software Cuda, que começou em 2006 para permitir a execução de aplicativos de uso geral em suas unidades de processamento gráfico (GPUs).
Desde então, oempresa investiu bilhões de dólares no desenvolvimento de centenas de ferramentas de software e serviços que otimizam a execução de aplicações de inteligência artificial em próprias GPUs, tornando-os mais rápidos e acessíveis.
Todos os softwares
Parece que a Nvidia tem um equipe dedicada ao desenvolvimento de software o dobro do tamanho daquele que funciona no hardware.
David Katz, parceiro de Empreendimentos Radicais, um fundo de investimento especializado em inteligência artificial, entende a força da Nvidia: “Na minha opinião, o que a Nvidia realmente conseguiu é muitas vezes subestimado. Eles criaram um ecossistema de software em torno de seus produtos que é eficiente, intuitivo, de alto desempenho e capaz de simplificar significativamente tarefas complexas. É um sistema que é o resultado de uma evolução gradual, apoiado por uma comunidade muito grande de utilizadores durante um período de tempo considerável.”
O alto preço dos produtos da Nvidia e a longa fila para comprar seus equipamentos mais avançados, como o H100 e o próximo “superchip” GB200, criaram um problema e levaram-nos a procurar alternativas.
No entanto, como a maioria dos sistemas e aplicações de IA já rodam no software Cuda da Nvidia, é demorado e arriscado para os desenvolvedores reescrevê-los para outros processadores, como o AMD MI300, Intel Gaudi 3 ou o Amazon Trainium.
Para romper com a Nvidia você não precisa apenas procurar hardware competitivo, mas também e acima de tudo torná-lo fácil de usar por meio de software.
Rivais de chips Nvidia como Google AI TPU eles oferecem desempenho comparável em testes de benchmark, mas é o software que faz a diferença. Os executivos da Nvidia afirmam que seu trabalho de software torna possível implantar um novo modelo de IA em seus chips mais recentes em “segundos” e oferece melhorias contínuas de eficiência. Mas essas vantagens tem um preço: Aprisionamento de Cuda.
A solução de código aberto: Triton
Meryem Arik, cofundadora da TitanML, uma startup de IA com sede em Londres, revelou que sua empresa inicialmente usava Cuda, mas a escassez de GPU os levou a reescrever seus aplicativos em Triton. Esta escolha estratégica permitiu à TitanML adquirir novos clientes que queriam evitar o chamado “preço Cuda”.
Tritão, cujo o co-criador Philippe Tillet juntou-se à OpenAI em 2019, possui um caráter de código aberto, permitindo que qualquer pessoa visualize, adapte ou melhore livremente seu código. Este aspecto dá ao Triton um apelo intrínseco para os desenvolvedores em comparação com o Cuda, que é propriedade da Nvidia.
Embora o Triton inicialmente funcionasse exclusivamente em GPUs Nvidia, agora também suporta o AMD MI300 e, em breve, oIntel Gaudí e outros chips aceleradores.
Un exemplo emblemático é o de Meta, que colocou o software Triton no centro de seu chip de IA desenvolvido internamente, MTIA. Quando a Meta lançou a segunda geração do MTIA no mês passado, seus engenheiros destacaram a alta eficiência e independência de hardware do Triton, permitindo que ele rodasse em uma ampla gama de arquiteturas de chips.
A Fundação UXL
Bem como OpenAI, até mesmo desenvolvedores rivais como Antrópico e até a própria Nvidia contribuíram para o aprimoramento do Triton, conforme destacado dos registros no GitHub e discussões sobre o kit de ferramentas.
Triton não é a única tentativa de desafiar o domínio do software da Nvidia. Intel, Google, Arm e Qualcomm estão entre os membros do Fundação UXL, uma aliança industrial que ele está desenvolvendo uma alternativa ao Cuda baseado Plataforma de código aberto OneAPI da Intel.
Chris Lattner, ex-engenheiro sênior da Apple, Tesla e Google, lançou Mojo, uma linguagem de programação dedicada a desenvolvedores de IA cujo principal ponto forte é a ausência do Cuda como requisito.
Com sua startup Modular, Lattner pretende tornar a construção de modelos de IA “dramaticamente mais acessível” para “desenvolvedores de todos os tipos, não apenas especialistas de elite em grandes empresas de IA”.
Ao longo da estrada
Mesmo que Triton ou Mojo se mostrem soluções competitivas, os rivais da Nvidia terão que enfrentar um longo caminho para fechar a liderança inicial de Cuda. O Analistas do Citi eles prevêem que a participação da Nvidia no mercado de chips generativos de IA cairá de cerca de 81% no próximo ano para cerca de 63% em 2030, confirmando seu domínio por muitos anos.
“Construir um chip que seja competitivo com a Nvidia é um desafio difícil, mas é ainda mais difícil construir toda a pilha de software e convencer os usuários a usá-lo”, disse ele. Pekhimenko.
“O ecossistema de software está em constante evolução e acredito que a lacuna diminuirá com o tempo”, acrescentou Lilá.
A abordagem da Nvidia, que integra hardware e software em um sistema único, está ligado à filosofia de Steve Jobs e ao seu conceito de “tudo em uma única bugiganga”. Esta estratégia permitiu à Apple manter uma vantagem competitiva significativa durante mais de 40 anos no mercado topo de gama. O mesmo pode acontecer com a Nvidia.
Fontes:
- Tim Bradshaw, os rivais da Nvidia visam seu domínio de software, “The Financial Times”, 24 de maio de 2024
- David McCabe, EUA abrem caminho para investigações antitruste da Nvidia, Microsoft e OpenAI, “The New York Times”, 5 de junho de 2024
- Michael Acton, Niccolas Megaw, Nvidia ultrapassa a Apple com sua capitalização de mercado ultrapassando US$ 3 trilhões, “The Financial Times”, 6 de junho de 2024
