Il primo nome che viene in mente oggi quando si parla d’intelligenza artificiale, se non è ChatGPT è Nvidia. D’altronde parliamo di un’azienda produttrice di chip che, prima nella storia, è riuscita a superare la valutazione di 2 trilioni di dollari, cifra che la colloca nell’Olimpo dei produttori di semiconduttori.
Tutti usano le sue GPU e tutti le vogliono comprare. Ma la carenza di scorte (la richiesta è superiore alla domanda), unitamente alla voglia di rivalsa dei concorrenti, ci porta oggi all’oggetto di questa news.
Una cordata di giganti tecnologici tra i quali troviamo Qualcomm, Google, ARM, Samsung e Intel, ha lanciato la The Unified Acceleration Foundation (UXL Foundation), puntando a creare un’infrastruttura software aperta che possa competere con Nvidia. Sia chiaro, non che nel frattempo non si stia cercando di proporre anche un’alternativa hardware, come testimoniano la recenti dichiarazioni di Intel, Sam Altman e Mark Zuckerberg. Ma è interessante notare che stavolta l’accento è posto sul software. Perché mai?
Perché il successo di Nvidia non è solo il risultato diretto della strategia di Jensen Huang, focalizzata sull’intelligenza artificiale e sullo sviluppo di tecnologie all’avanguardia, come le GPU serie H100 e le prossime B200 della serie Blackwell. Al centro di questa rivoluzione tecnologica troviamo CUDA, acronimo di Computer Unified Device Architecture, l’architettura di calcolo parallelo di Nvidia che ha trasformato il modo in cui vengono eseguite le elaborazioni complesse, dal deep learning alla grafica 3D.
In sostanza, le GPU che vende Nvidia senza il modo di sfruttarle non sarebbero altro che pezzi di silicio. E il CUDA non solo è un software eccellente, ma continua a migliorarsi grazie al costante lavoro degli oltre quattro milioni di sviluppatori che lo usano ogni giorno. Quello che gioca il software è dunque un ruolo cruciale nel cementare la supremazia di Nvidia: l’hardware richiede il software, e il software funziona solo sul suo hardware.
Ecco perché l’iniziativa dell’UXL Foundation mette nel mirino CUDA, anziché il silicio. Perché permettendo agli sviluppatori di uscire dall’ecosistema in cui oggi si trovano costretti, si renderebbe loro più facile utilizzare anche altro hardware che non sia quello costoso e di scarsa reperibilità di Nvidia.
The Unified Acceleration Foundation vuole appoggiarsi al movimento più allargato e democratico dell’open source. La collaborazione di aziende di tale livello rende plausibile la definizione di uno standard che consenta l’utilizzo di diverse GPU per applicazioni di intelligenza artificiale. Questo standard prende il nome di OneAPI e l’ha creato Intel.
OneAPI è un progetto che punta a semplificare la programmazione di vari tipi di tecnologie informatiche come CPU, GPU e altri acceleratori di calcolo, utilizzando un unico linguaggio di programmazione standard. In pratica, invece di dover imparare e utilizzare diversi linguaggi di programmazione per comunicare con differenti tipi di hardware, gli sviluppatori possono usare OneAPI per scrivere un codice unico che funzioni su tutti questi dispositivi.
Di fronte a queste sfide competitive, però, Nvidia resta vigile, riconoscendo le nuove tendenze e l’evoluzione del settore del calcolo accelerato. La risposta dell’azienda all’evoluzione del progetto UXL Foundation determinerà il futuro del mercato delle GPU e dell’intelligenza artificiale, in un momento in cui l’innovazione sembra conoscere davvero pochi limiti.
