※ 引述《su27 (su27)》之铭言： : 你想多了 : 并行运算还有opencl OpenCL真的很难红得起来 10年前大学时因为修课不得已写过几次 完全可以理解为何cuda打遍天下无敌手 现在基本上只有学术产paper时，出於研究性质的一发艺 近来也有很多论文，开始很放心地玩PTX (CUDA的bytecode) 所以除非是真的要从造轮子的题目 不然愿意去碰OpenCL的会越来越少 有一些开源专案*本持着： 「我须要支援一个非nVIDIA平台也能跑的加速runtime」 的佛来心肠 (有看过专案直接说：Go buy an nVIDIA or go home.) 没有它们生态系只会更悲哀 * 最有名的大概是DarkTable吧 但是很多专案做一做就缩了 例如x264： https://code.videolan.org/videolan/x264/-/merge_requests/66 : 并不是只有Cuda : CUDA目前称霸是因为他们最早看到这一块 : 他们很早就投入各方面的应用 : 如opencv调用cuda 的函数 : 我估计也是nvidia自己家工程师写的 : 使用者只要去调用就行了 : 不用自己用并行运算写法 去写一个 : 所以在openai 也是相同 : 目前的差别在於他们已经建立好了社区 : 所以大家都选择cuda : 新的公司要去挑战他们 : 只要他们愿意投入软件工程师 : 将一些功能打包好 给使用者去调用 : 再加上性价比更高 就能赢了 「将一些功能打包好 给使用者去调用」 技术细节不说，就当作这句话办得到好了 问题是羊毛出在羊身上，软体生态系的建立需要钱 这是铁的事实 现在就是没有什麽巨头公司拿钱出来认真合作 这是个大家都想要从第一名身上抢市场 但就是一堆the others彼此互踩的世界 现在最务实的方式 其实是想办法在法律边缘直接吃CUDA生态系 学术界已经很早就看清这方向了。 我去年在台湾的COSCUP研讨会 邀请到 乔治亚理工 的 高性能架构实验室 (HPArch) 他们做出来能跑在他们加了客制指令的RISC-V core的 CUDA flow： https://www.youtube.com/watch?v=um8xqvVwxMA https://www.youtube.com/watch?v=iHFkoQ1ZLKs (江湖一点诀，点破不值钱 PTX-> SPIR-V -> profit) 我也不讳言， 你去一些新创GPGPU在招人时的job description， 会看到一些「有趣的端倪」 N家自然是会想全力围堵这种拦截流水面的事情 但这就跟劲量电池太成功了 如果不想被反托拉斯拆成屍体 就必须让AA电池规格变公开规格一样 N家应该是不会轻易跨过去让自己被法院认证是托拉斯的 : ※ 引述《Arim (亿载金城武)》之铭言： : 新 : 未 : 境 : 察 : : AI GPU 这块未来十年内肯定还是 Nvidia 独大，就跟 台 gg 一样，整个生态早就建立 : 起 : : 皮衣刀客在十几年前就布局 cuda，只要有用 Nvidia gpu 做加速的软体通通都要绑 cu : da : : 所以你看 meta 买 nv 的卡，openai 也买 nv 的卡，AMD 虽然也有自己的运算软体， : 但? : : 所以搞 gpu 晶片这块就跟牙膏在 gg 面前说要做先进半导体制程一样，只是纯烧钱而 : 已? : : ----- : : Sent from JPTT on my Xiaomi M2004J19C. --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 59.120.53.16 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Stock/M.1706497569.A.70D.html