Nvidia prohíbe capas de traducción para software CUDA
¿Qué está pasando?
Nvidia ha implementado una prohibición para ejecutar software basado en CUDA en plataformas de hardware alternativas mediante capas de traducción. Esta restricción se había mencionado en los términos de licencia de Nvidia en línea desde 2021, pero no había sido incluida en la documentación que se instala en el sistema del usuario durante el proceso de instalación. Ahora, este lenguaje ha sido agregado al EULA que se incluye al instalar CUDA versión 11.6 y versiones más recientes. Iniciativas como ZLUDA, que permiten que el código de CUDA se ejecute en hardware de Intel y AMD, así como en algunos GPUs chinos, se verían afectadas por esta prohibición. La restricción busca evitar que se utilice el código de CUDA con capas de traducción por parte de competidores. Fuente
¿Qué significa?
La decisión de Nvidia de prohibir el uso de capas de traducción para ejecutar software basado en CUDA en hardware que no es de Nvidia significa que las empresas y los desarrolladores que dependen de CUDA tendrán restricciones más estrictas sobre dónde y cómo pueden ejecutar su software. Esto es particularmente relevante para proyectos como ZLUDA que buscaban permitir la compatibilidad de CUDA con GPUs de Intel y AMD. La prohibición podría influir en el desarrollo y la adopción de tecnologías alternativas, así como en la competencia en el mercado de GPUs, donde el rendimiento y la compatibilidad del software son críticos. Esta medida podría limitar las opciones de los usuarios y reforzar el ecosistema cerrado de Nvidia, dificultando que los competidores utilicen CUDA, una herramienta estable y eficiente en el ámbito de la computación.
¿Por qué importa?
Esta restricción es significativa porque CUDA, combinado con el hardware de Nvidia, ha demostrado ser extremadamente eficiente, y muchos programas dependen de él. A medida que más hardware competitivo ingresa al mercado, más usuarios están inclinados a ejecutar sus programas CUDA en plataformas competidoras. La prohibición de usar capas de traducción afecta directamente a la capacidad de los usuarios para ejecutar software CUDA en hardware no Nvidia, limitando la innovación y la competencia. Proyectos como ZLUDA y las iniciativas de fabricantes de GPUs chinos para ejecutar código CUDA podrían verse obstaculizados, impactando en la diversidad y la competitividad del ecosistema de la computación de alto rendimiento.
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