La startup chiamata Modular ha avviato lo sviluppo di un’innovativa alternativa al software di base di Nvidia conosciuto come “CUDA”. Questo passo significativo sta sfidando il lungo monopolio di Nvidia nel mercato delle GPU. In un settore in cui Nvidia ha costruito un ecosistema proprietario attorno alle sue unità di elaborazione grafica, i concorrenti stanno ora espandendo le loro sfide anche nel campo del software.
Seguendo questa prospettiva, Modular è attualmente impegnata in discussioni per il finanziamento di serie A con vari investitori, tra cui spicca General Catalyst. Nonostante sia stata fondata meno di due anni fa, l’azienda ha presentato il suo prodotto principale solo tre mesi fa. Un dato notevole è che nel 2022 sono stati investiti 30 milioni di dollari (equivalenti a circa 40 miliardi di won) nell’ambito di finanziamenti iniziali.
Tra i co-fondatori di Modular figurano personalità rilevanti del settore tecnologico come Chris Ratner, guida del progetto “Swift”, un linguaggio di programmazione utilizzato da Apple per lo sviluppo delle app per iOS, e Tim Davies, leader nello sviluppo delle interfacce di programmazione delle applicazioni ML (Machine Learning) per Google Cloud.
L’obiettivo principale di Modular è creare un’alternativa alle GPU Nvidia e al software CUDA, mirando a liberarsi della dipendenza da Nvidia e offrire maggiore flessibilità nella scelta delle unità di elaborazione AI. Questo obiettivo ambizioso ha catturato notevolmente l’attenzione all’interno del settore tecnologico.
Nel panorama attuale, il mercato delle GPU è dominato in larga misura da Nvidia, che detiene oltre l’80% di questo mercato. Nonostante ciò, Nvidia non ha cessato lo sviluppo dei processori GPU e ha continuato a creare un ecosistema software adiacente. Si stima che Nvidia abbia investito oltre 10 miliardi di dollari nel progetto CUDA. Questa tecnologia consente di creare algoritmi di elaborazione parallela che vengono eseguiti su GPU mediante l’uso di linguaggi di programmazione standard. Tuttavia, per sfruttare questa architettura è necessario disporre di una GPU Nvidia e dei relativi driver speciali di elaborazione.
Nvidia ha offerto gratuitamente CUDA, che consente di eseguire calcoli paralleli ad alta velocità in diversi ambiti oltre alla grafica, aprendo così la porta a programmatori e esperti di grafica di tutto il mondo. Tuttavia, il software funziona solo con le GPU Nvidia, il che ha consentito a Nvidia di espandersi in nuovi mercati all’incrementare dell’uso di CUDA.
Attualmente, c’è una crescente richiesta di potenza di calcolo parallelo nel settore dell’intelligenza artificiale (AI). Mentre nel mercato delle CPU la concorrenza tra Intel e AMD è fervente, nell’ambito delle GPU l’influenza del framework CUDA continua a dominare, mantenendo inalterato il monopolio a lungo termine di Nvidia.
In contrasto con CUDA, che supporta solo le GPU Nvidia, Modular si propone di sviluppare un software che consentirà agli sviluppatori di intelligenza artificiale di addestrare e implementare modelli AI su chip prodotti da altre aziende, come AMD, Intel e Google. Questo software opera integrando i front-end dei principali framework AI, come PyTorch e TensorFlow, utilizzando componenti modulari e configurabili. Gli sviluppatori saranno in grado di addestrare reti neurali personalizzate utilizzando hardware specifico e di distribuirle su server o dispositivi periferici.
Un esperto del settore, Holger Mueller, ha dichiarato: “La competizione con l’impero dell’IA Nvidia è inevitabile.”