L

Learn AI

Відстежуй прогрес · навчайся офлайн

Відкрити

Урок 2 із 7

Що насправді робить NVIDIA

6 хв читання

Одна компанія лежить під майже кожною AI-моделлю, що працює сьогодні. Легко сказати «вони роблять чипи» — але чипи це лише половина причини, чому їх так важко замінити.

Два продукти, а не один

NVIDIA — це насправді дві речі, складені разом. Нижня половина — залізо: GPU, напхані тисячами ядер і швидкою пам'яттю. Верхня половина — софт: CUDA — набір інструментів, що дає програмістам справді користуватися всіма цими ядрами, не виписуючи низькорівневі деталі руками. Кожен популярний AI-фреймворк, на яких будують дослідники та інженери, говорить з GPU через CUDA.

NVIDIA продає чип і програмну платформу. Чип швидкий; платформа, CUDA, — це те, що робить чип придатним до вжитку, і саме її половину важче скопіювати.

Чому софт — це рів

Конкурент може збудувати швидкий чип. Значно важче — відтворити роки інструментів, бібліотек і туторіалів, під які всі вже пишуть свій код. Оскільки вся екосистема припускає CUDA, перехід на інше залізо часто означає переписування чи переналаштування твого софту — тож команди лишаються. Саме це замикання, а не лише сира швидкість, і робить NVIDIA такою домінантною в AI.

Замикання не в кремнії — воно в CUDA. Коли весь софт припускає одну платформу, платформа і є ровом.

Це поволі змінюється: є зусилля запускати моделі на чипах інших виробників і переносні шари, що ховають залізо. Але сьогодні «обчислення для AI» все ще здебільшого означає «GPU з CUDA».

Суть коротко

Конкурент випускає GPU, такий самий швидкий, як у NVIDIA. Чому команди все одно можуть не перейти?

Продовжити в застосунку

Пройди весь курс «Інференс і залізо» — з відстеженням

Отримай персональний план, прогрес і стріки в застосунку — цей урок і кожен наступний, по порядку.