Núcleos CUDA da NVIDIA são criticados por Jim Keller

Núcleos CUDA NVIDIANúcleos CUDA NVIDIA
Créditos: Divulgação

O famoso “arquiteto de processadores” Jim Keller – que trabalhou na AMD e na Apple – resolveu criticar os núcleos CUDA da NVIDIA e também a estrutura x86, afirmando que nenhuma das duas “é tudo isso” que acabou sendo aclamado pelo público e pelos maiores fabricantes.

Keller é famoso por ter trabalhado na arquitetura de CPUs x86, Arm, MISC e RISC-V, o que torna a declaração um ponto observado pelos demais membros desta grande indústria.

Em seus comentários posteriores, ele afirma que a própria NVIDIA tem de contar com múltiplos pacotes de software – muitos deles apoiados em frameworks de código-aberto – para trazer uma boa performance.

O profissional cansou da aclamação que vê sobre os núcleos e resolveu dar a sua opinião sobre o assunto nas redes sociais. Entre as afirmações que distribuiu nas suas postagens, ele aponta que a arquitetura montada pela NVIDIA não passa nem perto do ideal.

NVIDIA se aproxima da AmazonNVIDIA se aproxima da Amazon
NVIDIA/Reprodução

CUDA não é nada belo. A estrutura foi construída empilhando uma coisa de cada vez

Jim Keller

E, neste aspecto, ele está certo. Assim como o x86, os núcleos CUDA da NVIDIA adicionaram funcionalidades gradualmente enquanto mantém a retrocompatibilidade em termos de software e hardware. No entanto, isto impacta o seu desempenho e faz o desenvolvimento de programas ainda mais complexa.

NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPERNVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER
Divulgação/NVIDIA

Armas apontadas para núcleos CUDA da NVIDIA

Para complementar a sua crítica ao cenário montado pela NVIDIA, Jim Keller também afirma que esta estrutura não é viável e que outras linguagens existem justamente para preencher este espaço.

Basicamente ninguém desenvolve em CUDA. Se você faz isso, provavelmente não é nada rápido. Há uma boa razão para a existência de Triton, Tensor RT, Neon e Mojo

Jim Keller

Divulgação/NVIDIA

O Triton Inference Server, por exemplo, é uma ferramenta de código-aberto da NVIDIA que simplifica a implantação de modelos de inteligência artificial em escala e tem suporte aos frameworks TensorFlow, PyTorch e ONNX. Produzida pela OpenAI, sua função é otimizar a utilização dos recursos de GPU.

Apesar de criticar estes núcleos, Jim Keller não se pronunciou sobre o ROCm da AMD e nem sobre o OneAPI da Intel. Mesmo passando muitos anos de sua vida trabalhando no design do modelo x86, ele parece não estar nada feliz com a perspectiva de seu futuro.

Fonte: Tom’s Hardware

Participe do grupo de ofertas do AdrenalineParticipe do grupo de ofertas do Adrenaline

Participe do grupo de ofertas do Adrenaline

Confira as principais ofertas de hardware, componentes e outros eletrônicos que encontramos pela internet. Placa de vídeo, placa-mãe, memória RAM e tudo que você precisa para montar o seu PC. Ao participar do nosso grupo, você recebe promoções diariamente e tem acesso antecipado a cupons de desconto.

Entre no grupo e aproveite as promoções


PUBLICIDADE
Imagem Clicável