Az utóbbi időben a mesterséges intelligencia fejlesztését meghatározó chipgyártók versenye élesedni látszik. Egy friss hír szerint a Google egy új belső projekten dolgozik, amelynek középpontjában a Torch TPU áll: ez a fejlesztés könnyen új korszakot indíthat az AI hardverek piacán.
A technológiai előnyök körüli vita gyakran a hardverek teljesítményére koncentrál, azonban a valós piacvezető tényező a szoftveres környezethez való kötöttség, különösen az Nvidia CUDA szoftverplatformja. Ennek köszönhetően az Nvidia évek óta szinte egyeduralkodó az AI területen, hiszen a fejlesztők munkáját nagyban megkönnyíti ez a bejáratott ökoszisztéma.
Felmerül a kérdés, hogyan lehetne megtörni ezt a szoftveres lezártságot? A Google saját TPU chipjei már régóta fontos részét képezik házon belüli AI termékeiknek, de a legtöbb fejlesztő elvérzik azon, hogy a szoftveres keretrendszere, a Jax, nem kínál közvetlen átjárást az iparági szabványnak számító PyTorch-hoz.
Mindezt most egy lehetséges áttörés követheti: a Google és a PyTorch mögött álló Meta együtt dolgozik azon, hogy a TPU-k natív módon, újraírás nélkül futtathassák a PyTorch alkalmazásokat. Ez a váltás jelentősen csökkentené a cégek hardverfüggőségét, ezzel új alapokra helyezheti a versenyt, és komoly árversenyt indíthat a GPU-piacon.
Izgalmas kérdéseket vet fel, hogy a szoftveres kompatibilitás által felgyorsulhat-e a verseny, változnak-e a piaci arányok, és mikor válik az új megoldás széles körben elérhetővé, akár nyílt forráskód formájában is. A fejlemények mind a befektetők, mind a végfelhasználók számára kulcsfontosságú változásokat hozhatnak.
