※ 引述《su27 (su27)》之銘言：
: 你想多了
: 並行運算還有opencl
OpenCL真的很難紅得起來
10年前大學時因為修課不得已寫過幾次
完全可以理解為何cuda打遍天下無敵手
現在基本上只有學術產paper時，出於研究性質的一發藝
近來也有很多論文，開始很放心地玩PTX (CUDA的bytecode)
所以除非是真的要從造輪子的題目
不然願意去碰OpenCL的會越來越少
有一些開源專案*本持著：
「我須要支援一個非nVIDIA平台也能跑的加速runtime」
的佛來心腸
(有看過專案直接說：Go buy an nVIDIA or go home.)
沒有它們生態系只會更悲哀
* 最有名的大概是DarkTable吧
但是很多專案做一做就縮了
例如x264：
https://code.videolan.org/videolan/x264/-/merge_requests/66
: 並不是只有Cuda
: CUDA目前稱霸是因為他們最早看到這一塊
: 他們很早就投入各方面的應用
: 如opencv調用cuda 的函數
: 我估計也是nvidia自己家工程師寫的
: 使用者只要去調用就行了
: 不用自己用並行運算寫法 去寫一個
: 所以在openai 也是相同
: 目前的差別在於他們已經建立好了社區
: 所以大家都選擇cuda
: 新的公司要去挑戰他們
: 只要他們願意投入軟件工程師
: 將一些功能打包好 給使用者去調用
: 再加上性價比更高 就能贏了
「將一些功能打包好 給使用者去調用」
技術細節不說，就當作這句話辦得到好了
問題是羊毛出在羊身上，軟體生態系的建立需要錢
這是鐵的事實
現在就是沒有什麼巨頭公司拿錢出來認真合作
這是個大家都想要從第一名身上搶市場
但就是一堆the others彼此互踩的世界
現在最務實的方式
其實是想辦法在法律邊緣直接吃CUDA生態系
學術界已經很早就看清這方向了。
我去年在台灣的COSCUP研討會
邀請到 喬治亞理工 的 高性能架構實驗室 (HPArch)
他們做出來能跑在他們加了客製指令的RISC-V core的
CUDA flow：
https://www.youtube.com/watch?v=um8xqvVwxMA
https://www.youtube.com/watch?v=iHFkoQ1ZLKs
(江湖一點訣，點破不值錢 PTX-> SPIR-V -> profit)
我也不諱言，
你去一些新創GPGPU在招人時的job description，
會看到一些「有趣的端倪」
N家自然是會想全力圍堵這種攔截流水麵的事情
但這就跟勁量電池太成功了
如果不想被反托拉斯拆成屍體
就必須讓AA電池規格變公開規格一樣
N家應該是不會輕易跨過去讓自己被法院認證是托拉斯的
: ※ 引述《Arim (億載金城武)》之銘言：
: 新
: 未
: 境
: 察
: : AI GPU 這塊未來十年內肯定還是 Nvidia 獨大，就跟 台 gg 一樣，整個生態早就建立
: 起
: : 皮衣刀客在十幾年前就佈局 cuda，只要有用 Nvidia gpu 做加速的軟體通通都要綁 cu
: da
: : 所以你看 meta 買 nv 的卡，openai 也買 nv 的卡，AMD 雖然也有自己的運算軟體，
: 但?
: : 所以搞 gpu 晶片這塊就跟牙膏在 gg 面前說要做先進半導體製程一樣，只是純燒錢而
: 已?
: :