El jefe de IA de AMD explica cómo se enfrenta al "bloqueo" de Nvidia y a la escasez de GPU con un enfoque de código abierto
Tom Williams/CQ-Roll Call/Getty; Jerod Harris/Getty/Vox Media
- Un alto ejecutivo de AMD ha asegurado que la empresa de microchips apuesta por el código abierto para hacer frente a la escasez de tarjetas gráficas y tratar así de desafiar a Nvidia.
- La compañía de Jensen Huang controla más del 70% del mercado de chips de inteligencia artificial, aprovechando su software cerrado, CUDA. Meta y Microsoft se están pasando a la tecnología de AMD.
Un directivo de AMD ha declarado que su empresa está adoptando un enfoque de código abierto para tratar de desafiar a Nvidia en la guerra de los microchips.
Ramine Roane, vicepresidente corporativo de centro de datos, computación en la nube e inteligencia artificial de AMD, ha abordado el problema de la escasez de tarjetas gráficas —GPU, por sus siglas en inglés— y el enfoque de su compañía al respecto durante una charla que ha tenido lugar en la conferencia Momentum AI que Reuters ha celebrado este martes en San José, California (Estados Unidos).
Tanto AMD como Nvidia fabrican GPU, unos chips que se utilizan en el sector del videojuego y de la IA por su capacidad para manejar grandes cantidades de información. Nvidia controla más del 70% del mercado de microchips de inteligencia artificial, según una estimación de Mizuho Securities, y cuenta con clientes importantes como Meta (la matriz de Facebook), Google, Amazon u OpenAI.
La demanda de IA generativa y de chips potentes para hacer crecer los modelos de entrenamiento de esa misma tecnología ha superado a la oferta. Roane ha afirmado que la disponibilidad de tarjetas gráficas es un gran problema dentro de la industria del microchip y que AMD está "enviando todas las GPU [que] puede fabricar en este momento".
"En términos de dependencia de un proveedor, sabemos lo que está pasando ahora mismo. Existe un proveedor muy fuerte con el software completamente cerrado y bloqueado", ha expresado Roane, refiriéndose a la plataforma de cálculo CUDA, de Nvidia, que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones utilizando las GPU de la empresa dirigida por Jensen Huang.
Lanzada en 2006, CUDA es una plataforma de desarrollo que solo es compatible con las tarjetas gráficas de Nvidia. El desarrollo temprano de CUDA por parte de la compañía estableció un estándar industrial que le proporcionó una ventaja competitiva, mientras que los modelos de programación alternativos han luchado por ganar tracción.
Roane, de AMD, asegura que su organización ha adoptado un enfoque diferente para la programación de GPU con su software de código abierto, ROCm. Como esta plataforma es de código abierto, cualquiera puede utilizarlo, descargarlo o modificarlo.
"Hemos tomado el camino inverso y nuestro software, ROCm, es completamente abierto", ha señalado el vicepresidente corporativo de AMD.
En ese sentido, las tornas podrían estar cambiando. Meta y Microsoft anunciaron el año pasado sus planes de adquirir chips de AMD, alejándose así de la dependencia de los procesadores gráficos de Nvidia.
Roane ha añadido ahora que los clientes están convirtiendo los programas CUDA a HIP, el lenguaje de programación de ROCm, que puede ser compatible con otras GPU. Según el vicepresidente de AMD, Microsoft está implantando el modelo de inteligencia artificial GPT-4, de OpenAI, en los suministros de AMD.
Alvin Nguyen, analista sénior de Forrester, ha apuntado que el enfoque de código abierto de AMD podría ayudarle a ganarse el favor del mercado.
"Su enfoque de código abierto tiene sentido, ya que la creación de una comunidad con barreras mínimas a la adopción es su mejor oportunidad de conseguir más cuota de mercado", ha indicado Nguyen en declaraciones a Business Insider. "Requiere de menos apoyo por su parte, en comparación con ofrecer una solución desarrollada internamente, y les va a ayudar a mantener los costes bajos".
Si bien este enfoque podría mantener los costes bajos, Nguyen ha argumentado que ofrecer una compatibilidad con CUDA para permitir a los clientes convertir a otros proveedores de GPU todavía requerirá un apoyo continuo de AMD para que merezca la pena.
"El problema es que los cambios en CUDA pueden crear problemas de compatibilidad, que llevará tiempo resolver, pero que dejarán frustrados a los usuarios de productos que no sean de Nvidia", ha valorado este experto.
Conoce cómo trabajamos en BusinessInsider.
Etiquetas: Trending, Inteligencia artificial, Semiconductores, Ciberseguridad