Nakon što su se u Silicijskoj dolini godinama prelamale rasprave o tome tko u razvoju umjetne inteligencije doista posjeduje „okop oko dvorca”, sve je jasnije da je Nvidia izgradila najdublji jarak – i to ne hardverom, već softverom. Ključni dio te prednosti zove se CUDA (Compute Unified Device Architecture), vlasnička platforma koja već petnaest godina upravlja paralelnim radom grafičkih procesora.
Jensen Huang, karizmatični izvršni direktor tvrtke, nazvao je CUDA svojim „najvrjednijim blagom”. Razlog je jednostavan: dok se konkurencija hvali brojem jezgri i količinom memorije, pravo mjerilo brzine treninga velikih modela jest koliko se matematičkih operacija može izvršiti usporedno i koliko se pritom izgubi vremena na komunikaciju među jezgrama. CUDA upravo tu štedi svaki nanosekund.
-
Kako je nastao alat Prve grafičke kartice za masovno tržište nastale su zbog videoigara, no početkom 2000-ih doktorand sa Stanforda Ian Buck shvatio je da se ista arhitektura može prenamijeniti za opće računalstvo visokih performansi. Nakon što se pridružio Nvidiji, s Johnom Nickollsom razvio je CUDA-u, set biblioteka i alata koji programerima omogućavaju da iz GPU-a izvuku maksimum bez pisanja stotina linija niskonivoznog koda.
-
Silna blokada za konkurenciju Većina suvremenih okvira za strojno učenje (PyTorch, TensorFlow) izgrađena je na CUDA-i pa AMD-ove i Intelove kartice, ma koliko papirnato snažne bile, zaostaju u praksi. Neovisni testovi pokazuju da AMD-ov MI300X s više memorije ipak ne može pratiti Nvidijin H100 upravo zato što ROCm – AMD-ov odgovor na CUDA-u – pati od bugova i slabe kompatibilnosti.
Intel je pokušao s oneAPI-jem, ali tek se povremeno spominje u istraživačkim krugovima. Otvoreni standard OpenCL, iza kojeg su svojedobno stajali Apple, AMD i Qualcomm, nikada nije ozbiljnije zaživio. Čak i novi pokušaji, poput start-upa Modular koji vodi proslavljeni dizajner jezika Chris Lattner, tek trebaju dokazati da mogu dostići ekosustav što ga je Nvidia gradila desetljeće i pol.
-
Nedostatak stručnjaka Drugi, manje vidljiv sloj jarka jest činjenica da je pravo majstorstvo pisanja GPU jezgri rijetka vještina. Nvidia zapošljava više softverskih nego hardverskih inženjera, a najbolji među njima već godinama ručno poliraju biblioteke kojima se oslanja ostatak industrije. Male je izglede da će ih konkurenti lako preoteti.
-
Cijena dominacije Takva dominacija ima i svoju tamnu stranu: cijena Nvidijinih čipova eksplodirala je usporedo s pomamom za AI-jem. Dok se AMD i Intel trude sustići, a istraživači tragaju za bržim, jeftinijim rješenjima, tržište zasad prihvaća ono što stiže iz kalifornijskog Santa Clare.
Zaključak? Nvidia sve više nalikuje Appleu: hardver joj je impresivan, ali prava je snaga u softverskom ekosustavu koji korisnicima otežava odlazak konkurenciji. Dok se ne pojavi ravnopravna alternativa, CUDA ostaje sinonim za brzi izračun i zlatni ključ Nvidijine blagajne.