エヌビディア (NVDA) は AI 競争で勝利を収め、今年も堅実な年を過ごしましたが、その最新の動きは、すでに優れた成長ストーリーに重要な新しい章を追加するだけです。
AI の巨人は、2006 年以来最も重要な見直しとして宣伝される、CUDA の大規模な新しいアップデートを密かにリリースしました。
Nvidia のハードウェアに実際のパフォーマンスを提供するソフトウェア層である CUDA は、プログラミングがはるかに簡単かつ効率的になり、競合他社が置き換えるのははるかに困難になりました。
このアップデートは、Nvidia GPU のドロップほど派手ではないように見えるかもしれませんが、AI 軍拡競争でさらに優位に立つことになり、開発者を驚くほど堅牢なエコシステムに閉じ込めながら、すべての新しい GPU が以前の GPU よりも価値のあるものになるでしょう。
Nvidia は、過去 20 年間で最大の CUDA アップデートをリリースし、AI 競争におけるリードを強化しました。
写真：I-HWA CHENG、Getty Images
CUDAとは何ですか?
CUDA は基本的に Nvidia のソフトウェア レイヤーであり、大手テクノロジー愛好家でさえ時々無視する傾向があります。
しかし、その理由を理解するのは難しくありません。
Nvidia を取り巻くすべての見出しは、主に同社が出荷する GPU の数に関するものであるため、同社が実際に何か他の事業を行っていることは忘れられがちです。
CUDA の核心として、プログラマは Nvidia の洗練された GPU 内の小さな処理コアを効率的に利用できます。
GPU は、多数の小規模なコンピューティング タスクを同時に実行することに優れており、CUDA はソフトウェアがこのスーパーパワーを活用できるようにする重要なブリッジです。
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それが何であるかをよりよく説明するために、あなたがパン屋を経営していると想像してください。
CUDA ベースの GPU は、完璧に熟練したパン職人を 2,000 人雇い、それぞれが適切な小さなステップを繰り返し実行するようなものです。 CUDA は、キッチン全体のすべてを調整して、ケーキがいつでも完璧に焼き上がるようにするシステムです。
これは、CUDA を、ゲーム機器の Nvidia GPU を AI、ビデオ編集、気象モデルなどのエンジンに変えるテクノロジーに変えた魔法です。
CUDA が Nvidia スタックに追加するもの
ハードウェアは Nvidia をより豊かなものにしました。 CUDA はそれを粘り強くするものです。
このプラットフォームには、開発者がすでに使用しているプログラミング言語にシームレスに接続できるライブラリ、コンパイラ、ツールが装備されています。
そのため、チームがプラットフォームを中心に AI またはシミュレーション スタックを構築すると、移行はほぼ不可能になります。
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このロックインにより、Nvidia ソフトウェアと同様の利益率 (5 年間の粗利益率 67%) が得られ、新しい GPU のリリースが完全なエコシステムのアップグレードに変わります。
そして、Technology Magazine が報じているように、Nvidia が AI アクセラレーター市場の 70% から 95% を支配している (一部の推定はこれをはるかに上回っている) ため、CUDA が現代の AI のデフォルト言語になりつつあるのも不思議ではありません。
NVIDIA の 20 年間で最大のアップグレードが状況を一変させます。
Nvidia は、13.1 アップデートでここ数年で最大の CUDA アップグレードを発表しました。
Nvidia の兵器庫で目立たなかったものにとって、このアップデートは AI の構築方法に大きな影響を与える可能性があります。
Nvidia エンジニアの Jonathan Bentz と Tony Scudiero はブログ投稿でアップグレードについてコメントしました。
主な変更点は、開発者が Nvidia GPU と対話する方法を変える新しいモデルである CUDA タイルです。
以前は何千ものタスクを細かく管理する代わりに、プログラマーはデータの「タイル」を操作して、CUDA がそのワークロードを分散する理想的な方法を決定できるようになりました。
NVIDIA の詳細:
Nvidia の AI ブームはすでに織り込まれているのでしょうか?オッペンハイマー氏はそうは考えていない。モルガン・スタンレーは第3四半期の大きな期を前に、エヌビディアの目標株価を修正した。投資家は、NVIDIA からの良いニュースが株価上昇にさらに活気を与えることを期待しています。バンク・オブ・アメリカ、決算前にNVIDIAの株価予想を再設定 AMDが大胆な新たなビジョンでNVIDIAの台本をひっくり返す
主な追加内容は次のとおりです。
新しい仮想命令セット (CUDA タイル IR) により、プログラマーは Nvidia GPU 上でコードをよりスムーズに実行できるようになります。 cuTile for Python を使用すると、日常の Python 開発者は、複雑な C++ 領域を深く掘り下げることなく、より高速なタイルベースの GPU コードを作成できます。 「グリーン コンテキスト」は、GPU パフォーマンスを管理するためのよりスマートで効率的な方法であり、さまざまなタスクが必要なリソースを正確に取得できるようになります。強化されたマルチプロセス サービス ツールにより、さまざまなワークロードが互いに重なり合うことが防止されます。グループ化されたマトリックス Blackwell GPU を最大 4 倍高速に乗算すると、ハードウェアを操作することなく AI モデルが大幅に高速化されます。
簡単に言うと、Nvidia GPU は、開発者にとってプログラミングがはるかに簡単になり、効率が向上し、使いやすくなりました。
このアップデートは、TechRadar が報じた、コーディングの終わりを予測する有名なジェンセン フアンの言葉を思い出させます。
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