La tecnología clave detrás del éxito de NVIDIA: el papel crucial de CUDA en su dominio del mercado de GPU

NVIDIA ejerce un control formidable sobre la industria del hardware para inteligencia artificial (IA), encabezada por Jensen Huang. Con un dominio de cerca del 80% del mercado de chips para IA, compite con gigantes como AMD, Intel, Google y Amazon. Sin embargo, aparte de sus GPU, una tecnología vital para su éxito es CUDA (Compute Unified Device Architecture), que desempeña un papel esencial en su estrategia de negocio.

CUDA se ha convertido en la columna vertebral de la mayoría de los proyectos de inteligencia artificial en desarrollo. Esta tecnología proporciona el compilador y las herramientas de desarrollo cruciales para programadores, lo que hace complicado sustituirla en proyectos en curso. Huawei intenta hacerse con una porción de este mercado en China con su alternativa llamada CANN (Compute Architecture for Neural Networks), pero por ahora, CUDA mantiene su hegemonía.

El génesis de CUDA: una visión transformadora de NVIDIA

La industria de la IA busca desafiar y eliminar la dominancia de CUDA. Esta afirmación fue hecha por Pat Gelsinger, exdirector general de Intel, en diciembre de 2023. Afirmó que toda la industria está unida contra CUDA, describiéndola como un «foso poco profundo y pequeño» durante el evento «AI Everywhere» en Nueva York.

Para entender el origen de CUDA y su importancia en el portafolio de NVIDIA, es necesario remontarse a 2002. Según Tae Kim en ‘The NVIDIA Way’, Mark Harris, un ingeniero informático, buscaba métodos para simular fenómenos naturales complejos de manera más precisa, como la dinámica de fluidos y la termodinámica de las nubes atmosféricas.

Harris rápidamente notó que las GPU, como la GeForce 3 de NVIDIA, eran utilizadas por ingenieros para ejecutar código no orientado a gráficos. Descubrieron que las simulaciones científicas se ejecutaban de forma más eficiente en una GPU gracias a su arquitectura que prioriza el paralelismo, permitiendo operaciones rápidas con matrices.

NVIDIA reconoció este nuevo y prometedor mercado más allá de los juegos. «Construimos un motor de computación superpotente y superflexible inicialmente diseñado para gráficos, pero los investigadores descubrieron su tremenda capacidad para cálculos de coma flotante, permitiendo simulaciones complejas dentro de algoritmos de gráficos», comenta David Kirk, ingeniero de NVIDIA.

CUDA fue la respuesta de NVIDIA a esta oportunidad emergente. Ian Buck y John Nickolls fueron claves en su desarrollo, respaldados desde el inicio por Jensen Huang. El cofundador de NVIDIA estaba convencido del potencial de CUDA para expandir su negocio en la industria tecnológica. Y la historia le dio la razón.

Bibliografía | ‘The NVIDIA Way’, de Tae Kim