NVIDIA blockiert Übersetzungsschichten: Wird CUDA vom Thron gestoßen?

NVIDIAs CUDA ist nach wie vor der King of the Hill, wenn es um die Programmierung von Software geht, die auf der GPU abläuft. Über die Jahre hinweg hat NVIDIA ein beeindruckendes Ökosystem aus Hardware und Software aufgebaut und sich somit als führender Hersteller im Bereich GPU-Computing etabliert. Nun drängen allerdings auch AMD und Intel auf den Markt und versuchen, ihre eigenen Programmierschnittstellen bei Entwicklern beliebt zu machen. AMDs ROCm und Intels oneAPI sollen als offene Plattformen einen uneingeschränkten Zugang ermöglichen.

Für Entwickler, die bisher auf CUDA gesetzt haben, wäre es natürlich am einfachsten, ihren bestehenden Code auch auf GPUs von AMD und Intel zum Laufen zu bringen. Zum Glück gibt es bereits Translationslayer, die genau das ermöglichen. Intel hat sogar schon betont, dass Hardware mit NVIDIA-GPUs auf ihrer eigenen oneAPI teilweise schneller läuft als unter nativem CUDA. Das klingt doch vielversprechend, oder?

Nun, NVIDIA scheint da etwas dagegen zu haben. Mit CUDA 11.5 hat das Unternehmen anscheinend diese Übersetzungsschichten blockiert. Aber halt, wie haben sie das gemacht? Nicht mit einer technischen Lösung, sondern durch eine Änderung der Nutzungsbedingungen. Klingt ein bisschen wie eine fiese Finte im Programmierer-Duell, oder?

Ein Entwickler namens Longhorn auf X hat davon berichtet. ZLUDA, eine Open-Source-API, die CUDA-Code in ROCm umwandelt, wäre von diesen Änderungen betroffen. Der Entwickler hatte zuvor am oneAPI gearbeitet. Auch Intels CUDA to SYCL wäre betroffen. Wie genau sich das alles auswirken wird, bleibt abzuwarten. Entscheidend wird sein, wie viel Code noch durch eine Übersetzungsschicht muss oder ob er bereits in einer Form vorliegt, die direkt von den entsprechenden Schnittstellen ausgeführt werden kann.

NVIDIA hat sich mit CUDA einen einzigartigen Vorteil verschafft, doch diese dominante Position könnte ins Wanken geraten. Immer mehr Programmbibliotheken arbeiten hardwareunabhängig und kümmern sich nicht um die spezifische Schnittstelle. Es bleibt spannend zu sehen, wie sich die Situation weiterentwickeln wird und welchen Einfluss das auf die GPU-Entwicklung und -Programmierung haben wird. Vielleicht wird es ja noch zu einem epischen Showdown kommen – mit GPUs und Code als Hauptakteure. Wir halten euch auf dem Laufenden!

Schlagwörter: CUDA + Intel + NVIDIA

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