W pragmatycznym ruchu, który łączy dwa historycznie rywalizujące ekosystemy, Apple sponsoruje projekt do . Inicjatywa typu open source dodaje backend CUDA do MLX, narzędzi Apple do opracowywania AI na Apple Silicon.
Umożliwia to nowy przepływ pracy: programiści mogą pisać i testować aplikacje AI na standardowym komputerze Mac, a następnie rozmieścić ten sam kod, aby uruchomić na wysokiej wydajności NVIDIA GPUS. Strategia ma na celu obniżenie kosztów rozwoju poprzez wykorzystanie komputerów Mac klasy Consumer do pracy lokalnej przed skalowaniem do drogiego sprzętu do centrum danych.
a pragmatic do nvidia’s Empire
U podstaw inicjatywa polega na ulepszeniu developer experience . Stwierdzonym celem projektu jest umożliwienie programistom „pisanie/testowanie kodu lokalnego na komputerze Mac, a następnie wdrażanie na super komputerach”, tworząc bezproblemowy przepływ pracy. Budowanie i debugowanie złożone modele wymaga znacznej iteracji i umożliwiając to na dostępnym Apple Silicon Mac, znanym z Wydajna zunifikowana architektura pamięci , jest przekonującą propozycją. Wysoko wydajne konfiguracje sprzętowe NVIDIA mogą być zbyt drogie, często kosztując wiele razy więcej niż MAC najwyższej specyfikacji. Umożliwiając rozwój na własnym sprzęcie, Apple pozwala organizacjom oszczędzać znaczny kapitał, obniżyć barierę w wejściu do startupów i obniżając koszty operacyjne dla dużych projektów AI przedsiębiorstw przedsiębiorstwa na dużą skalę, zanim będą musiały zwiększyć skalę produkcji.
Ruch nie jest pozbawiony precedensu, pomimo dobrze udokumentowanej „złej krwi” między dwiema firmami href=”https://www.forbes.com/sites/marcochiappetta/2018/12/11/apple-curns-its-back-customers-and-nvidia-with-macos-mojave/”target=”_ blank”> widziałem, jak Apple End nvidia Driver wspieranie kierowcy w 2018 r. Niedawno firmy znalazły wspólną płaszczyznę w badaniach nad uczeniem maszynowym. W grudniu 2024 r. Apple opublikowało szczegóły dotyczące , w jaki sposób współpracowało z Nvidia, aby przenieść spekulacyjną metodę dekodowania do gpus , sygnalizującym Pragmatic, biznes-driven w AI w celu przeniesienia AI. Arena.
Wyjaśnienie jednokierunkowej ulicy: tym, czym ten projekt nie jest
Ważne jest, aby zrozumieć precyzyjny zakres projektu, ponieważ jego ograniczenia są tak znaczące jak jego możliwości. Jest to most jednokierunkowy, zaprojektowany wyłącznie do
Oznacza to, że programy zbudowane przeciwko MLX mogą wykorzystać układy z obsługą CUDA, ale nie oznacza to, że ogromna biblioteka istniejących aplikacji CUDA mogą nagle działać na Apple Silicon. Warstwa tłumaczenia działa tylko w jednym kierunku. Ponadto inicjatywa nie sygnalizuje powrotu fizycznej obsługi sprzętowej NVIDIA dla macOS. Użytkownicy nie powinni spodziewać się podłączenia karty NVIDIA z Mac Pro lub obudową EGPU dla lokalnego przyspieszenia ML. Techniczne przeszkody na krzem Apple, takie jak sposób, w jaki architektura obsługuje mapowanie pamięci na urządzenia PCIE, sprawiają, że zewnętrzne sterowniki GPU są niemal imponowani. Projekt dotyczy wyłącznie interoperacyjności oprogramowania i przepływu pracy, a nie integracji sprzętowej. Strategiczny wybór mostu jednokierunkowego nad pełnym klonem CUDA jest również ukłonem w stronę legalnego pola minowego otaczającego ekosystem NVIDIA. Ponowna implementacja CUDA w czystym pokoju będzie miała ogromne wyzwania, od potencjalnego naruszenia patentu po samą złożoność replikacji wysoce zoptymalizowanych bibliotek NVIDIA. Rozwój ten rozwija się na tle zaciętej konkurencji. CUDA Nvidii jest niekwestionowanym królem-zastrzeżonym, ale głęboko zintegrowanym ekosystemem oprogramowania i bibliotek, że tworzy potężną fosę wokół swojego sprzętu . Przez lata konkurenci walczyli o zaoferować realną alternatywę . aamd, Nvidia jest pierwotnym narzeczeniem Nvidia, jest to, że ma długą kampanię z jej . href=”https://www.phoronix.com/news/amd-cocm-7.0-aligns-with-cuda”target=”_ blank”> platforma Rocm open-source . Firma ogłosiła niedawno UDNA, zunifikowaną architekturę GPU, aby połączyć swoje linie konsumenckie i centralne, aby lepiej rzucić wyzwanie osobliwej, spójnej platformie CUDA. Intensywność tego wyścigu zbrojeń jest wyczuwalna. W czerwcu AMD uruchomiło swoją instynkt MI350 jako bezpośredni konkurent platformy Blackwell nowej generacji NVIDIA. Dyrektor generalny NVIDIA, Jensen Huang, nazwał wdrożenie Blackwell „najszybszą rampą produktu w historii naszej firmy, bezprecedensową pod względem prędkości i skali.” , umożliwiając ścieżkę do CUDA, Apple pochodzi z tej bezpośredniej konfrontacji. Umożliwia ramie MLX współistnieć, a nie pod względem próby zastąpienia standardu branżowego. To pragmatyczne podejście zapewnia, że programiści używających narzędzi Apple pozostają istotni w świecie w przeważającej części zdominowanej przez Nvidia. Królestwo Cuda i walka o ekosystem