Nvidia (NVDA) a connu une autre année solide, accumulant des victoires dans la course à l’IA, mais sa dernière décision vient d’ajouter un nouveau chapitre majeur à son histoire de croissance déjà illustre.
Le géant de l’IA a discrètement publié une nouvelle mise à jour massive de CUDA, qui est présentée comme la refonte la plus importante depuis 2006.
CUDA, la couche logicielle qui donne au matériel Nvidia sa puissance réelle, est désormais beaucoup plus facile à programmer, plus efficace et encore plus difficile à remplacer pour ses concurrents.
Bien que la mise à jour ne semble pas aussi flashy qu’une baisse de GPU de Nvidia, elle va plus loin dans la course aux armements de l’IA, gardant les développeurs enfermés dans son écosystème incroyablement robuste, tout en rendant chaque nouveau GPU plus précieux que le précédent.
Nvidia publie sa plus grande mise à jour CUDA depuis 20 ans, renforçant ainsi son avance dans la course à l’IA.
Photo de I-HWA CHENG sur Getty Images
Qu’est-ce que CUDA ?
CUDA est essentiellement la couche logicielle de Nvidia que même les grands fans de technologie ont parfois tendance à ignorer.
Cependant, il n’est pas difficile de comprendre pourquoi.
Chaque titre concernant Nvidia porte principalement sur le nombre de GPU livrés par Nvidia, ce qui permet d’oublier facilement que la société fait autre chose.
Essentiellement, CUDA permet aux programmeurs de tirer parti efficacement des petits cœurs de traitement des GPU sophistiqués de Nvidia.
Les GPU sont phénoménaux lorsqu’il s’agit d’effectuer de nombreuses petites tâches informatiques à la fois, et CUDA est le pont essentiel qui permet aux logiciels de tirer parti de cette superpuissance.
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Pour mieux expliquer ce qu’il fait, imaginez que vous dirigez une boulangerie.
Un GPU alimenté par CUDA, c’est un peu comme embaucher 2 000 boulangers hautement qualifiés, dont chacun effectue une petite étape pertinente, encore et encore. CUDA est le système qui coordonne tout dans la cuisine, garantissant que le gâteau soit parfait à chaque fois.
C’est exactement la magie qui a transformé CUDA en une technologie qui transforme les GPU Nvidia des plates-formes de jeu en moteurs pour l’intelligence artificielle, le montage vidéo, les modèles météorologiques, et tout ça.
Ce que CUDA ajoute à la pile Nvidia
Le matériel a rendu Nvidia riche ; CUDA est ce qui le rend collant.
La plate-forme regorge de bibliothèques, de compilateurs et d’outils qui se connectent de manière transparente aux langages de programmation que les développeurs utilisent déjà.
Ainsi, une fois qu’une équipe construit sa pile d’IA ou de simulation sur la plateforme, le changement devient presque impossible.
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Ce verrouillage produit des marges similaires à celles des logiciels de Nvidia (une marge brute de 67 % sur cinq ans), transformant le lancement d’un nouveau GPU en une actualisation complète de l’écosystème.
Et lorsque Nvidia contrôle entre 70 % et 95 % du marché des accélérateurs d’IA (et certaines estimations sont encore plus élevées), comme le rapporte Technology Magazine, il n’est pas surprenant que CUDA devienne le langage par défaut de l’IA moderne.
La plus grande mise à jour de Nvidia depuis 20 ans vient de changer la donne
Nvidia vient de présenter ce qu’il appelle la plus grande mise à jour CUDA depuis des années avec la mise à jour 13.1.
Pour quelque chose qui passe inaperçu dans l’arsenal de Nvidia, la mise à jour pourrait avoir des implications majeures pour changer la façon dont l’IA est construite.
Les ingénieurs de Nvidia, Jonathan Bentz et Tony Scudiero, ont commenté la mise à jour dans un article de blog.
Le changement clé est CUDA Tile, un tout nouveau modèle qui change la façon dont les développeurs interagissent avec les GPU Nvidia.
Au lieu de microgérer des milliers de tâches auparavant, les programmeurs peuvent désormais travailler avec des « tuiles » de données, permettant à CUDA de déterminer la manière idéale de répartir cette charge de travail.
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Les principaux ajouts comprennent :
Un nouveau jeu d’instructions virtuelles (CUDA Tile IR) permet aux programmeurs d’exécuter du code de manière beaucoup plus fluide sur les GPU Nvidia. cuTile pour Python permet aux développeurs Python d’écrire plus rapidement du code GPU basé sur des tuiles sans se plonger dans le territoire complexe du C++. Les « contextes verts » constituent un moyen plus intelligent et plus efficace de gérer la puissance du GPU, de sorte qu’une variété de tâches obtiennent exactement les ressources dont elles ont besoin. Les meilleurs outils de maintenance multithread empêchent les différentes charges de travail de se chevaucher. Des multiplications matricielles en cluster jusqu’à 4 fois plus rapides sur les GPU Blackwell offrent aux modèles d’IA une augmentation marquée de la vitesse sans nécessiter de modifications matérielles.
En bref, les GPU Nvidia sont devenus encore plus faciles à programmer, plus efficaces et encore plus difficiles à abandonner pour les développeurs.
La mise à jour me rappelle une célèbre citation de Jensen Huang, publiée par TechRadar, qui prédisait la fin du cryptage.
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