Raja Koduri, ex director de Intel: las GPU para PC de Nvidia, AMD e Intel impulsan la IA y los centros de datos

Raja Koduri, ex director de Intel: las GPU para PC de Nvidia, AMD e Intel impulsan la IA y los centros de datos

La distribución mundial de las llamadas GPU orientadas al consumidor, también conocidas como GPU para juegos, es muy alta. Estas GPU no sólo son de fácil acceso, sino que también son mucho más económicas en comparación con alternativas como las GPU para estaciones de trabajo.

Estas GPU son más adecuadas para trabajar con personas individuales, también en términos de precio. Otro aspecto descuidado de este tipo de GPU es su contribución a la comunidad de desarrolladores. La facilidad de acceso significa que cualquier persona, independientemente de su ubicación, puede comprar una GPU AMD Radeon o NVIDIA GeForce para su uso. Sin embargo, las generaciones actuales están diseñadas de tal manera que han perdido de vista este aspecto hasta cierto punto.

Raja Koduri reitera esta idea y cree que los gigantes tecnológicos como AMD e Intel deben repensar su enfoque hacia las GPU de consumo. Destaca que los desarrolladores de PC consideran que este tipo de tecnología es esencial para su trabajo. Según cómo se están desarrollando tecnologías como ROCm de AMD y SYCL de Intel para eclipsar a las GPU de PC, esto significa que dichos desarrolladores podrían estar perdiéndose mucho. Koduri cree que NVIDIA y AMD estarían en una posición mucho mejor que Intel en este sentido. Irónicamente, esto ha obstaculizado la adopción de las GPU de consumo de Intel por parte de la comunidad de desarrolladores, ya que a estos mismos desarrolladores les gustaría tener lo mejor de ambos mundos (sólidas capacidades de juegos e inteligencia artificial).

Raja Koduri afirma que el ecosistema de IA actual es la razón principal por la que los fabricantes de GPU se centran principalmente en los aceleradores de IA. Esto significa que los recursos existentes y futuros están orientados a servir exclusivamente a la audiencia de IA, en lugar de a los usuarios generales. Aunque existen soluciones, como la recientemente presentada ZLUDA, que permite utilizar las bibliotecas CUDA de NVIDIA en la pila ROCm, es evidente que las pilas modernas no son tan «de código abierto» cuando se trata de su rendimiento en todo tipo de GPU. cuando se centra en un nivel individual.

Recientemente, NVIDIA lanzó soporte para TensorRT-LLM en sus GPU de consumo, mientras que AMD también abrió soporte para ROCm en una serie específica de sus GPU Radeon. Para el jugador promedio, esto ciertamente no es un desarrollo preocupante, sino más bien encomiable, ya que tener capacidades de IA y pilas de software modernas será esencial en la próxima era de las PC con IA. Sin embargo, es posible que los desarrolladores tengan que reconsiderar su decisión de utilizar una GPU de consumo en el futuro, a menos que los fabricantes cambien la forma en que evoluciona el ecosistema de software.

Fuente: @RajaXg




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