Dalam langkah pragmatis yang menjembatani dua ekosistem yang secara historis yang beraingan, Apple mensponsori proyek untuk . Inisiatif open-source menambahkan backend CUDA ke MLX, Toolkit Apple untuk Pengembangan AI pada Apple Silicon.
Ini memungkinkan alur kerja baru yang kuat: Pengembang dapat menulis dan menguji aplikasi AI pada Mac standar dan kemudian menggunakan kode yang sama untuk dijalankan pada NVIDIA GPUs kinerja tinggi. Strategi ini bertujuan untuk memangkas biaya pengembangan dengan menggunakan Mac kelas konsumen untuk pekerjaan lokal sebelum meningkatkan perangkat keras pusat data yang mahal.
Pada intinya, inisiatif ini adalah tentang meningkatkan Pengembangan Pengembang. Tujuan proyek yang dinyatakan adalah untuk memungkinkan pengembang untuk”menulis/menguji kode secara lokal pada Mac dan kemudian digunakan ke komputer super,”menciptakan alur kerja yang mulus. Model kompleks membangun dan debugging membutuhkan iterasi yang signifikan, dan memungkinkan ini pada Mac silikon apel yang dapat diakses, yang dikenal dengan arsitektur memori bersatu yang efisien , adalah proposisi yang kuat. Pengaturan perangkat keras kinerja tinggi NVIDIA dapat sangat mahal, seringkali harganya berkali-kali lebih banyak daripada Mac spesifikasi teratas. Dengan memungkinkan pengembangan pada perangkat kerasnya sendiri, Apple memungkinkan organisasi untuk menghemat modal yang signifikan, menurunkan penghalang untuk masuk untuk startup dan mengurangi biaya operasional untuk proyek AI perusahaan skala besar sebelum mereka perlu meningkatkan produksi.
Langkah ini bukan tanpa preseden, meskipun ada”darah buruk”antara kedua perusahaan yang melihat apel mengakhiri dukungan nvidia pada 2018 . Baru-baru ini, perusahaan telah menemukan landasan bersama dalam penelitian pembelajaran mesin. In December 2024, Apple published details on how it collaborated with Nvidia to port a speculative decoding method to its GPUs, signaling a pragmatic, business-driven truce in the AI Arena.
mengklarifikasi jalan satu arah: apa proyek ini bukan
Sangat penting untuk memahami ruang lingkup proyek yang tepat, karena keterbatasannya sama pentingnya dengan kemampuannya. This is a one-way bridge, designed exclusively to export code from an Apple-friendly MLX environment so it will work on Nvidia Perangkat Keras.
Ini berarti program yang dibangun terhadap MLX dapat memanfaatkan chip yang mendukung CUDA, tetapi itu tidak berarti perpustakaan luas dari aplikasi Cuda-asli yang ada tiba-tiba dapat berjalan pada silikon Apple. Lapisan terjemahan hanya berfungsi dalam satu arah.
Selanjutnya, inisiatif ini tidak menandakan pengembalian dukungan perangkat keras NVIDIA fisik untuk macOS. Pengguna seharusnya tidak berharap untuk menghubungkan kartu NVIDIA ke Mac Pro atau selungkup EGPU untuk akselerasi ML lokal.
Rintangan teknis pada silikon apel, seperti bagaimana arsitektur menangani pemetaan memori untuk perangkat PCIe, menjadikan driver GPU eksternal menjadi hampir tidak mungkin. Proyek ini murni tentang perangkat lunak dan interoperabilitas alur kerja, bukan integrasi perangkat keras.
Pilihan strategis untuk jembatan satu arah di atas klon CUDA lengkap juga merupakan anggukan bagi ladang ranjau hukum di sekitar ekosistem Nvidia. A clean-room reimplementation of CUDA would face immense challenges, from potential patent infringement to the sheer complexity of replicating Nvidia’s highly optimized, closed-source libraries.
By creating a pathway to CUDA rather than an alternative for it, Apple sidesteps these legal and technical battles entirely, acknowledging the reality of Nvidia’s powerful moat.
kerajaan Cuda dan pertempuran untuk ekosistem
Perkembangan ini terungkap dengan latar belakang kompetisi sengit. CUDA NVIDIA adalah raja yang tak terbantahkan-ekosistem perangkat lunak dan perpustakaan yang sangat terintegrasi yang membuat moat keras yang kuat di sekitarnya . Selama bertahun-tahun, para pesaing telah berjuang untuk menawarkan kampine yang layak, wase-wase, . href=”https://www.phoronix.com/news/amd-rocm-7.0-aligns-with-cuda”target=”_ blank”> platform ROCM open-source . Perusahaan baru-baru ini mengumumkan UDNA, arsitektur GPU terpadu untuk menggabungkan garis konsumen dan pusat data untuk lebih menantang platform kohesif tunggal Cuda.
Intensitas perlombaan senjata ini dapat diraba. Pada bulan Juni, AMD meluncurkan seri MI350 instingnya sebagai pesaing langsung ke platform Blackwell generasi berikutnya NVIDIA. CEO NVIDIA Jensen Huang telah menyebut Blackwell Rollout”Ramp Produk Tercepat dalam Sejarah Perusahaan Kami, yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam kecepatan dan skalanya.”
Dengan memungkinkan jalan menuju Cuda, Apple menghindari konfrontasi langsung ini. Ini memungkinkan kerangka kerja MLX untuk hidup berdampingan, daripada upaya yang sia-sia untuk mengganti, standar industri. Pendekatan pragmatis ini memastikan bahwa pengembang yang menggunakan alat Apple tetap relevan di dunia yang sangat didominasi oleh NVIDIA.
