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Originariamente inviato da Apple80
Da quanto ho capito , non è cosi facile rimpiazzare tutto quello che nvidia ha creato. Perchè vorrebbe dire ripartire da zero riscrivendo migliaia di righe di codice.
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Non proprio, se scrivi applicazioni AI, per esempio l'inferenza o il training per un tuo modello, tu non usi CUDA, tu usi librerie come PyTorch o TensorFlow, che sono multivendor, ma con un supporto CUDA molto più maturo. Se trovano una GPU nVidia parte CUDA e tutto andrà meglio e più veloce.
Gente del calibro di Meta, Google, Microsoft, che in genere sono i creatori di queste librerie, non è che siano molto felici di legarsi mani e piedi ad un solo vendor, per cui se continuano a supportare, per esempio, ROCm (il CUDA di AMD) prima o dopo qualunque software raggiunge la maturità, e per gli sviluppatori è un drop-in replacement, cioè il tuo programma Python cambia poco o nulla, fa tutto la libreria che installa.
Un po' come Proton, dai e dai alla fine ci è arrivato a far girare bene i giochi su Linux, è solo questione di tempo. In più ricordatevi sempre di gente come Alibaba, ByteDance, quelli sono gli attori che più di ogni altro hanno interesse a "liberare" il software da CUDA, e hanno una potenza di fuoco straordinaria.