تحظر Nvidia استخدام طبقات الترجمة لبرنامج CUDA لتشغيلها على شرائح أخرى – ويستهدف التقييد الجديد بعض صانعي GPU الصينيين وZLUDA.

حظرت Nvidia الآن تشغيل البرامج المستندة إلى CUDA على منصات الأجهزة الأخرى باستخدام طبقات الترجمة في شروط الترخيص المحدثة. يبدو أن هذا مصمم لمنع مبادرة ZLUDA وبعض صانعي GPU الصينيين من استخدام كود CUDA مع طبقات الترجمة. لقد أرسلنا رسالة إلى Nvidia للتعليق وسنقوم بتحديثك بمزيد من التفاصيل أو التوضيح عندما نتلقى ردًا.

قرون طويلةلاحظ مهندس البرمجيات اللوائح المحدثة. يقول القسم الجديد من CUDA 11.5: “لا يجوز لك إجراء هندسة عكسية أو إلغاء ترجمة أو تفكيك أي جزء من الإصدار الذي تم إنشاؤه باستخدام مكونات البرنامج بغرض ترجمة عناصر الإصدار هذه لاستهداف منصة غير تابعة لـ NVIDIA”.

كونك قائدا له جوانب جيدة وسيئة. من ناحية، يعتمد الجميع عليك؛ ومن ناحية أخرى، الجميع يريد أن يقف على كتفيك. ويبدو أن الأخير هو ما حدث لـ CUDA. لقد أثبت الجمع بين أجهزة CUDA وNvidia فعاليته بشكل لا يصدق، لذلك تعتمد عليه الكثير من البرامج. ومع ذلك، مع دخول أجهزة أكثر تنافسية إلى السوق، يميل المزيد من المستخدمين إلى تشغيل مشاريع CUDA الخاصة بهم على منصات منافسة. هناك طريقتان للقيام بذلك: إعادة ترجمة التعليمات البرمجية (المتاحة لمطوري البرامج المعنية) أو استخدام طبقة الترجمة.

لأسباب واضحة، يعد استخدام طبقة ترجمة مثل ZLUDA أسهل طريقة لتشغيل برنامج CUDA على أجهزة غير تابعة لشركة Nvidia. كل ما على المرء فعله هو أخذ الثنائيات المترجمة بالفعل وتشغيلها باستخدام ZLUDA أو طبقات الترجمة الأخرى. يبدو أن ZLUDA متعثرة في الوقت الحالي، وقد فوتت كل من AMD وIntel الفرصة لتحسينها بشكل أكبر، لكن هذا لا يعني أن الترجمة غير ممكنة.

يزعم العديد من صانعي وحدات معالجة الرسوميات الصينيين أنهم يقومون بتشغيل كود CUDA، بما في ذلك الكود الذي تموله الحكومة الصينية. تصمم شركة Denglin Technology المعالجات “ببنيات حاسوبية متوافقة مع نماذج البرمجة مثل CUDA/OpenCL”. نظرًا لأن الهندسة العكسية لوحدة معالجة الرسومات Nvidia أمر صعب (إذا كنا نعرف بالفعل بطريقة أو بأخرى جميع التفاصيل ذات المستوى المنخفض حول معماريات Nvidia GPU)، فسنتعامل مع نوع ما من طبقة الترجمة هنا.

تمتلك شركة Moore Threads، إحدى أكبر الشركات الصينية المصنعة لوحدات معالجة الرسومات، أداة ترجمة MUSIFY للسماح لكود CUDA بالعمل مع وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها. ومع ذلك، يبقى أن نرى ما إذا كان MUSIFY يقع ضمن تصنيف طبقة الترجمة الكاملة أم لا (قد تتضمن بعض ميزات MUSIFY رمز النقل). لذلك ليس من الواضح تمامًا ما إذا كان الحظر الذي فرضته Nvidia على طبقات الترجمة هو استجابة مباشرة لهذه الجهود أم ضربة استباقية ضد التطورات المستقبلية.

لأسباب واضحة، فإن استخدام طبقات الترجمة يهدد هيمنة إنفيديا في مجال الحوسبة المتسارعة، وخاصة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. قد يكون هذا هو الدافع وراء قرار Nvidia بحظر تشغيل تطبيقات CUDA الخاصة بها على منصات الأجهزة الأخرى باستخدام طبقات الترجمة بدءًا من CUDA 11.5.

لا يحتوي إصدار CUDA 11.4 على هذا البند، لذا يبدو أن تشغيل التطبيقات المترجمة باستخدام CUDA 11.4 والمترجمين الأقدم على معالجات غير تابعة لـ NVIDIA باستخدام طبقات الترجمة لا يزال جيدًا. ولتحقيق هذه الغاية، لن تحقق Nvidia هدفها المتمثل في منع الجميع من تشغيل البرامج المطورة لأجهزتها على منصات الأجهزة الأخرى باستخدام طبقات مثل ZLUDA على المدى القصير. على المدى الطويل، ستواجه الشركة عوائق قانونية أمام تشغيل برامج CUDA عبر طبقات الترجمة على أجهزة الطرف الثالث، مما قد يكون له تأثير إيجابي على Nvidia وتأثير سلبي على AMD وIntel وBiren وغيرهم من مطوري أجهزة حوسبة الذكاء الاصطناعي. .

من القانوني تمامًا إعادة ترجمة مشاريع CUDA الحالية. لتسهيل ذلك، تمتلك كل من AMD وIntel أدوات لنقل برامج CUDA روكم (1) و واجهة برمجة التطبيقات المفتوحة المواقع على التوالي.

نظرًا لأن AMD وIntel وTenstorrent وغيرها من الشركات تقوم ببناء أجهزة أفضل، فإن المزيد من مطوري البرامج سيميلون إلى التصميم لهذه المنصات، وقد تتراجع هيمنة Nvidia CUDA بمرور الوقت. كما أن البرامج التي تم تصميمها وتجميعها لمعالجات معينة ستؤدي حتمًا إلى أداء أفضل من البرامج التي يتم تشغيلها عبر طبقات الترجمة، مما يعني وضعًا تنافسيًا أفضل ضد AMD وIntel وTenstorrent وNvidia – إذا تمكنوا من إشراك مطوري البرامج. يعد GPGPU مجالًا مهمًا وذو قدرة تنافسية عالية، ونحن نراقب كيفية تقدم الوضع في المستقبل القريب.