Google ha comenzado una iniciativa interna llamada “TorchTPU” con un único objetivo: hacer que sus TPU sean totalmente compatibles con PyTorch. Para los no iniciados, traducámoslo: Lo que pretende Google es destruir de una vez por todas el monopolio y control absoluto que NVIDIA tiene con CUDA.
¿Por qué es importante?. NVIDIA es la empresa líder mundial por capitalización de mercado por dos razones importantes. El primero por sus GPU con IA. Y el segundo, mucho más importante, para CUDA, la plataforma de software que utilizan todos los desarrolladores de IA y que tiene una peculiaridad importante: sólo funciona en chips de la propia NVIDIA. Entonces, si quieres trabajar en IA con los últimos desarrollos, tienes que pasar por muchos obstáculos… hasta ahora.
¿Qué pasa con Google y sus TPU?. Las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU) de Google se optimizaron previamente para Jax, la propia plataforma de Google, que tenía un propósito similar a CUDA. Sin embargo, la mayor parte de la industria utiliza PyTorch, que ha sido optimizado durante años gracias al mencionado CUDA. Esto representa una barrera de entrada al mercado para otros fabricantes de chips que enfrentan importantes obstáculos a la hora de adquirir clientes.
El objetivo es el ajo.. Fuentes anónimas cercanas al proyecto estado en Reuters que Google se ha asociado con Meta para lograr su objetivo y acelerar el proceso. Esto es particularmente notable ya que Meta creó originalmente PyTorch. Al final, la compañía de Mark Zuckerberg es tan esclava de NVIDIA como sus competidores y está interesada en que las TPU de Google sean una alternativa viable para reducir sus propios costos de infraestructura.
Google como potencial gigante de los chips de IA. La compañía liderada por Sundar Pichai ha dado un importante cambio de rumbo con los TPU que antes estaban reservados exclusivamente a él. Desde 2022, la división Google Cloud ha tomado el control de sus ventas, lo que las convierte en un motor de ingresos clave, ya que ya no solo las utiliza Google: le dice a Anthropic. Un portavoz de este departamento no se pronunció específicamente sobre el proyecto, pero confirmó a Reuters que este tipo de iniciativa daría a los clientes la oportunidad de elegir.
Todo contra NVIDIA. Esta alianza es el último intento de acabar con este gran as bajo la manga de NVIDIA. En los últimos meses hemos visto a empresas como Huawei preparar su propio ecosistema alternativo a CUDA, pero también participar en una iniciativa conjunta de varias empresas chinas de IA con el mismo fin.
El hardware es importante, el software es más importante. CUDA se ha convertido en un componente tan importante para NVIDIA que otros fabricantes de semiconductores no han podido competir no por sus chips, sino porque no pueden soportar CUDA de forma nativa. Tenemos un gran ejemplo en AMD, que tiene algunas GPU con IA excepcionales. De hecho, son superiores a NVIDIA en determinadas áreas, pero su software no es tan potente.
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