Рынок аппаратного обеспечения многие годы существует в условиях жёсткой привязки к одному производителю. Программная платформа CUDA от компании NVIDIA стала фактическим стандартом, вынуждая разработчиков использовать исключительно графические процессоры этого вендора, а попытки создать универсальные альтернативы до сих пор не приносили значительного успеха.
Ситуация может измениться благодаря работе специалистов Microsoft, так, по имеющейся информации, компания активно развивает инструменты, позволяющие адаптировать код, написанный под CUDA, для работы на открытой платформе ROCm от AMD, что позволяет запускать существующие ИИ-модели на более доступных по цене чипах AMD без их полного переписывания.
Похожий принцип работы демонстрировал ранее проект ZLUDA и подход Microsoft, судя по всему, также заключается в преобразовании команд CUDA в понятные для ROCm инструкции прямо в процессе выполнения программы. Основной экономический смысл этой инициативы заключается в смещении спроса в сфере искусственного интеллекта. Если раньше ключевыми были затратные мощности для обучения нейросетей, то сейчас на первый план выходит этап инференса — практического применения уже готовых моделей.
Для развёртывания не всегда требуются топовые и дорогие решения NVIDIA, что делает аргументы в пользу AMD всё более весомыми. Программное обеспечение ROCm, по оценкам экспертов, всё ещё уступает по отлаженности и зрелости экосистеме CUDA, и в некоторых сценариях это может приводить к потере производительности, что является критичным фактором для коммерческих дата-центров.
Усиление конкуренции между производителями чипов и снижение зависимости от одной технологической платформы в долгосрочной перспективе способно стимулировать инновации и сдерживать рост цен на видеокарты. Кроме того, инструменты конвертации могут облегчить жизнь разработчикам, использующим технологии вроде трассировки лучей или AI-апскейлинга, позволив быстрее адаптировать эти функции для видеокарт AMD.