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    GrazianoGraziano11/10/2023Updated:11/10/2023
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    AMD MI300X
    AMD MI300 X

    AMD per potenziare la sua presenza nel campo software IA, acquisirà la start-up californiana Nod.ai. L’azienda AMD sta cercando di competere con NVIDIA nel settore dell’intelligenza artificiale, ma il dominio di quest’ultima è in gran parte dovuto alla diffusione dell’ecosistema software CUDA.

    Attraverso più di un decennio di lavoro, Nvidia ha costruito un vantaggio potente nel mercato dei chip AI attraverso il software CUDA e l’ecosistema di sviluppatori di software. CUDA è un acronimo che sta per “Compute Unified Device Architecture”. Si tratta di una piattaforma di calcolo parallelo sviluppata da NVIDIA, ed è principalmente utilizzata per l’elaborazione parallela su unità di elaborazione grafica (GPU) prodotte da NVIDIA come l’H100 e l’A100.

    Le GPU Nvidia sono progettate per gestire calcoli in modo estremamente efficiente. CUDA consente agli sviluppatori di scrivere codice in linguaggi di programmazione come C o C++ e di eseguire calcoli su una GPU NVIDIA in modo parallelo. Questa tecnologia è particolarmente utile per applicazioni IA ad alte prestazioni oltre che per il rendering grafico, la simulazione scientifica, il deep learning, il calcolo numerico.

    Alcuni punti chiave relativi a CUDA includono:

    1. Programmazione parallela: CUDA permette ai programmatori di sfruttare appieno la potenza di calcolo parallelo delle GPU NVIDIA. Il codice può essere suddiviso in “kernel” che vengono eseguiti simultaneamente su diversi thread di elaborazione della GPU.
    2. Librerie e framework: CUDA fornisce librerie e framework per accelerare il calcolo parallelo, tra cui cuBLAS per l’elaborazione di matrici, cuDNN per il deep learning e molte altre.
    3. Sviluppo di applicazioni scientifiche e di alto rendimento: CUDA è ampiamente utilizzato nella ricerca scientifica e nell’elaborazione di dati ad alte prestazioni, in quanto consente di ottenere risultati notevolmente più veloci rispetto all’elaborazione seriale su CPU.
    4. Gaming e grafica: NVIDIA utilizza anche la tecnologia CUDA nelle sue schede grafiche per migliorare il rendering grafico nei videogiochi e nelle applicazioni multimediali.

    Acquisizione di Nod.ai

    Nod.ai è un’azienda specializzata nei sistemi di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML) che fornisce tecnologie open source fondamentali per i futuri sistemi di IA utilizzando approcci avanzati basati su compilatori anziché kernel scritti manualmente.

    Nella sua corsa per raggiungere il rivale produttore di chip Nvidia, AMD ha in programma di investire nel software critico necessario per i suoi chip IA avanzati.

    L’acquisizione di Nod.ai consentità di distribuire modelli IA ottimizzati per i chip di AMD.

    AMD non ha rivelato i termini dell’accordo, ma secondo un report PitchBook, la startup Californiana Nod.ai ha raccolto circa 36,5 milioni di dollari.

    All’inizio di quest’anno, AMD ha creato il gruppo AI che ospiterà l’acquisizione di Nod.ai. Il gruppo impiega circa 1.500 ingegneri – la grande maggioranza relativi al software – e AMD prevede di continuare ad espandere il team con 300 assunzioni aggiuntive quest’anno e altre nel 2024.

    “Si prevede che l’acquisizione di Nod.ai migliorerà in modo significativo la nostra capacità di fornire ai clienti dell’intelligenza artificiale un software aperto che consenta loro di implementare facilmente modelli di intelligenza artificiale altamente performanti ottimizzati per l’hardware AMD“, ha affermato Vamsi Boppana, vicepresidente senior dell’Artificial Intelligence Group di AMD. “L’aggiunta del talentuoso team Nod.ai accelera la nostra capacità di far avanzare la tecnologia dei compilatori open source e di abilitare soluzioni AI portatili e ad alte prestazioni nel portafoglio di prodotti AMD. Le tecnologie di Nod.ai sono già ampiamente implementate oggi nel cloud, nell’edge e in un’ampia gamma di dispositivi end point”.

    “In Nod.ai, siamo un team di ingegneri focalizzati sulla risoluzione dei problemi – rapidamente – e che si muovono al ritmo in un settore in costante cambiamento per sviluppare soluzioni per la prossima serie di problemi”, ha affermato Anush Elangovan, co-fondatore e CEO, Nod.ai. “Il nostro percorso come azienda ha consolidato il nostro ruolo di manutentore e principale contributore ad alcuni dei repository AI più importanti del mondo, tra cui SHARK, Torch-MLIR e la tecnologia di generazione di codice OpenXLA/IREE. Unendo le forze con AMD, porteremo questa esperienza a una gamma più ampia di clienti su scala globale”.

    Nod.ai offre soluzioni AI ottimizzate ai principali hyperscaler, aziende e startup. Le funzionalità software di automazione basate su compilatore del software SHARK di Nod.ai riducono la necessità di ottimizzazione manuale e il tempo necessario per implementare modelli IA altamente performanti da eseguire su un ampio portafoglio di piattaforme data center, edge e client basate su AMD CDNA™, XDNA ™, architetture RDNA™ e “Zen”.

    AMD si è impegnata in una corsa contro il tempo per beneficiare al più presto dell’euforia intorno all’intelligenza artificiale generativa. In occasione della pubblicazione dei suoi risultati finanziari ad Agosto, il produttore statunitense di semiconduttori promise di avviare la commercializzazione del chip grafico AMD MI300 per l’intelligenza artificiale nel quarto trimestre 2023.

    nod.ai AMD mi300

    Attualmente, il settore è ampiamente dominato da Nvidia, prima con le sue GPU A100 e poi con le GPU H100. A causa dell’elevata domanda dei suoi prodotti, soprattutto da parte dei fornitori di cloud, il pioniere delle schede grafiche ha avuto un aumento significativo del suo fatturato.

    Tuttavia, Nvidia fatica molto a soddisfare l’intera domanda, aprendo la porta ad altri attori. È il caso di AMD, ma anche di Intel, che ha promesso di lanciare un GPU dedicata all’IA, più potente dei modelli attuali, ma non prima del 2025.

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    Graziano
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    Ho visto l'informatica nascere con il C64 e oggi seguo con lo stesso entusiasmo l'evoluzione verso mini PC e desktop SFF. Fuori dal lavoro, le mie passioni sono i film, il trekking, la bici e la corsa. Ma non disdegno una sessione di gaming o programmazione!

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