※ 引述《su27 (su27)》之銘言： : 你想多了 : 並行運算還有opencl OpenCL真的很難紅得起來 10年前大學時因為修課不得已寫過幾次 完全可以理解為何cuda打遍天下無敵手 現在基本上只有學術產paper時，出於研究性質的一發藝 近來也有很多論文，開始很放心地玩PTX (CUDA的bytecode) 所以除非是真的要從造輪子的題目 不然願意去碰OpenCL的會越來越少 有一些開源專案*本持著： 「我須要支援一個非nVIDIA平台也能跑的加速runtime」 的佛來心腸 (有看過專案直接說：Go buy an nVIDIA or go home.) 沒有它們生態系只會更悲哀 * 最有名的大概是DarkTable吧 但是很多專案做一做就縮了 例如x264： https://code.videolan.org/videolan/x264/-/merge_requests/66 : 並不是只有Cuda : CUDA目前稱霸是因為他們最早看到這一塊 : 他們很早就投入各方面的應用 : 如opencv調用cuda 的函數 : 我估計也是nvidia自己家工程師寫的 : 使用者只要去調用就行了 : 不用自己用並行運算寫法 去寫一個 : 所以在openai 也是相同 : 目前的差別在於他們已經建立好了社區 : 所以大家都選擇cuda : 新的公司要去挑戰他們 : 只要他們願意投入軟件工程師 : 將一些功能打包好 給使用者去調用 : 再加上性價比更高 就能贏了 「將一些功能打包好 給使用者去調用」 技術細節不說，就當作這句話辦得到好了 問題是羊毛出在羊身上，軟體生態系的建立需要錢 這是鐵的事實 現在就是沒有什麼巨頭公司拿錢出來認真合作 這是個大家都想要從第一名身上搶市場 但就是一堆the others彼此互踩的世界 現在最務實的方式 其實是想辦法在法律邊緣直接吃CUDA生態系 學術界已經很早就看清這方向了。 我去年在台灣的COSCUP研討會 邀請到 喬治亞理工 的 高性能架構實驗室 (HPArch) 他們做出來能跑在他們加了客製指令的RISC-V core的 CUDA flow： https://www.youtube.com/watch?v=um8xqvVwxMA https://www.youtube.com/watch?v=iHFkoQ1ZLKs (江湖一點訣，點破不值錢 PTX-> SPIR-V -> profit) 我也不諱言， 你去一些新創GPGPU在招人時的job description， 會看到一些「有趣的端倪」 N家自然是會想全力圍堵這種攔截流水麵的事情 但這就跟勁量電池太成功了 如果不想被反托拉斯拆成屍體 就必須讓AA電池規格變公開規格一樣 N家應該是不會輕易跨過去讓自己被法院認證是托拉斯的 : ※ 引述《Arim (億載金城武)》之銘言： : 新 : 未 : 境 : 察 : : AI GPU 這塊未來十年內肯定還是 Nvidia 獨大，就跟 台 gg 一樣，整個生態早就建立 : 起 : : 皮衣刀客在十幾年前就佈局 cuda，只要有用 Nvidia gpu 做加速的軟體通通都要綁 cu : da : : 所以你看 meta 買 nv 的卡，openai 也買 nv 的卡，AMD 雖然也有自己的運算軟體， : 但? : : 所以搞 gpu 晶片這塊就跟牙膏在 gg 面前說要做先進半導體製程一樣，只是純燒錢而 : 已? : : ----- : : Sent from JPTT on my Xiaomi M2004J19C. --

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