NVIDIAs CUDA ist nach wie vor der King of the Hill, wenn es um die Programmierung von Software geht, die auf der GPU abl\u00e4uft. \u00dcber die Jahre hinweg hat NVIDIA ein beeindruckendes \u00d6kosystem aus Hardware und Software aufgebaut und sich somit als f\u00fchrender Hersteller im Bereich GPU-Computing etabliert. Nun dr\u00e4ngen 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 uneingeschr\u00e4nkten Zugang erm\u00f6glichen.<\/p>\n
F\u00fcr Entwickler, die bisher auf CUDA gesetzt haben, w\u00e4re es nat\u00fcrlich am einfachsten, ihren bestehenden Code auch auf GPUs von AMD und Intel zum Laufen zu bringen. Zum Gl\u00fcck gibt es bereits Translationslayer, die genau das erm\u00f6glichen. Intel hat sogar schon betont, dass Hardware mit NVIDIA-GPUs auf ihrer eigenen oneAPI teilweise schneller l\u00e4uft als unter nativem CUDA. Das klingt doch vielversprechend, oder?<\/p>\n
Nun, NVIDIA scheint da etwas dagegen zu haben. Mit CUDA 11.5 hat das Unternehmen anscheinend diese \u00dcbersetzungsschichten blockiert. Aber halt, wie haben sie das gemacht? Nicht mit einer technischen L\u00f6sung, sondern durch eine \u00c4nderung der Nutzungsbedingungen. Klingt ein bisschen wie eine fiese Finte im Programmierer-Duell, oder?<\/p>\n
Ein Entwickler namens Longhorn auf X hat davon berichtet. ZLUDA, eine Open-Source-API, die CUDA-Code in ROCm umwandelt, w\u00e4re von diesen \u00c4nderungen betroffen. Der Entwickler hatte zuvor am oneAPI gearbeitet. Auch Intels CUDA to SYCL w\u00e4re betroffen. Wie genau sich das alles auswirken wird, bleibt abzuwarten. Entscheidend wird sein, wie viel Code noch durch eine \u00dcbersetzungsschicht muss oder ob er bereits in einer Form vorliegt, die direkt von den entsprechenden Schnittstellen ausgef\u00fchrt werden kann.<\/p>\n
NVIDIA hat sich mit CUDA einen einzigartigen Vorteil verschafft, doch diese dominante Position k\u00f6nnte ins Wanken geraten. Immer mehr Programmbibliotheken arbeiten hardwareunabh\u00e4ngig und k\u00fcmmern 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 \u2013 mit GPUs und Code als Hauptakteure. Wir halten euch auf dem Laufenden!<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: CUDA + Intel + NVIDIA<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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