In a pragmatic move that bridges two historically rivalrous ecosystems, Apple is sponsoring a project to link its MLX machine learning Framework diretamente para a plataforma CUDA dominante da NVIDIA . A iniciativa de código aberto adiciona um back-end de CUDA ao MLX, o kit de ferramentas da Apple para o desenvolvimento da IA no Apple Silicon.

Isso permite um novo e poderoso fluxo de trabalho: os desenvolvedores podem escrever e testar aplicativos de IA em um Mac padrão e depois implantar esse mesmo código para executar no NVIDIA GPUS de alta performance. A estratégia visa reduzir os custos de desenvolvimento usando Macs de nível de consumo para o trabalho local antes de aumentar o hardware caro do data center. posição arraigada na IA. Em vez de travar uma batalha direta, a Apple está posicionando o Mac como o ponto de partida ideal para os desenvolvedores, independentemente de onde seus aplicativos sejam implantados. Empire

Em sua essência, a iniciativa é sobre o aprimoramento do desenvolvedor . O objetivo declarado do projeto é permitir que os desenvolvedores”escrevam/testem o código localmente em um Mac e depois implante para super computadores”, criando um fluxo de trabalho contínuo. Construir e depurar modelos complexos requer iteração significativa e permitir isso em um Mac Apple Silicon acessível, conhecido por Memória unificada eficiente , é uma proposta de compensação. As configurações de hardware de alto desempenho da NVIDIA podem ser proibitivamente caras, geralmente custando muitas vezes mais do que um Mac de primeira especificação. Ao permitir o desenvolvimento em seu próprio hardware, a Apple permite que as organizações economizem capital significativo, diminuindo a barreira à entrada de startups e reduzindo os custos operacionais para projetos de IA corporativos em larga escala antes que precisem escalar para a produção. href=”https://www.forbes.com/sites/marcochiappetta/2018/12/11/appple-turns-its-back-on-customers-and-nvidia-with-macos-mojave/”Target=”_ Blank”> Só o suporte da nvidia do Apple End em 2018 . Mais recentemente, as empresas encontraram um terreno comum na pesquisa de aprendizado de máquina. Em dezembro de 2024, a Apple publicou detalhes sobre Como colaborou com o NVIDIA para portar um método de decodificação especulativo para seu gpus Arena. Esta é uma ponte unidirecional, projetada exclusivamente para exportação de código de exportação de um Apple-FrigherlEn-hardLear”> exportar”> exportar um código de exportação de um Apple-FrigherLex-hardLear”Hardware. A camada de tradução funciona apenas em uma direção. Os usuários não devem esperar conectar uma placa NVIDIA a um gabinete Mac Pro ou de EGPU para aceleração local de ML. O projeto é puramente sobre a interoperabilidade de software e fluxo de trabalho, não integração de hardware. Uma reimplementação de cuda de sala de limpeza enfrentaria imensos desafios, desde o potencial infração da patente até a pura complexidade de replicar as bibliotecas altamente otimizadas e de fonte fechada da NVIDIA.

O reino de Cuda e a batalha pelo ecossistema

Esse desenvolvimento se desenrola contra um cenário de competição feroz. O CUDA da NVIDIA é o rei indiscutível-um ecossistema proprietário, mas profundamente integrado, de software e bibliotecas que cria um moat em torno de seu hardware . Durante anos, os concorrentes têm lutado para Oferece uma alternativa viável . href=”https://www.phoronix.com/news/amd-rocm-7.0-aligns-with-cuda”Target=”_ Blank”> plataforma ROCM de fonte aberta . A empresa anunciou recentemente a UDNA, uma arquitetura de GPU unificada para mesclar suas linhas de consumidor e data center para desafiar melhor a plataforma singular e coesa de Cuda.

A intensidade dessa corrida armamentista é palpável. Em junho, a AMD lançou sua série Instinct Mi350 como concorrente direto da plataforma Blackwell da próxima geração da NVIDIA. O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, chamou o lançamento de Blackwell de”a rampa mais rápida do produto da história de nossa empresa, sem precedentes em sua velocidade e escala”. Ele permite que a estrutura do MLX coexiste com, em vez de tentar futura substituir o padrão da indústria. Essa abordagem pragmática garante que os desenvolvedores que usam as ferramentas da Apple permaneçam relevantes em um mundo predominantemente dominado pela Nvidia.

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