人工智能在沉淀發(fā)展了幾年之后,ChatGPT“橫空出世”,一經(jīng)推出,就受到了全世界的高度關(guān)注和熱捧。然而,在高度智能的背后,是巨大的成本和算力投入,這與企業(yè)的ROI和**節(jié)能減排的目標(biāo)是矛盾的。這時(shí),NVIDIA把早已研發(fā)的秘密——DPU和DOCA推出,它們能夠大大縮減人工智能計(jì)算的成本,提升計(jì)算效能,解決當(dāng)下痛點(diǎn)。或許,DPU將是NVIDIA對(duì)高速計(jì)算的*三次變革,這一次,屬于“預(yù)見(jiàn)性變革”。
有了DOCA,對(duì)于客戶來(lái)說(shuō),這意味著在目前 BlueField DPU上運(yùn)行的應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施,在不久的未來(lái)將能不加修改地加速運(yùn)行在 BlueField-3 DPU上。
NVIDIA介紹DOCA是“為DPU注入了靈魂”,實(shí)際上DOCA是NVIDIA針對(duì)DPU開(kāi)發(fā)者提供的軟件開(kāi)發(fā)框架,是一個(gè)一站式平臺(tái)并有活躍的社區(qū)。說(shuō)起NVIDIA的開(kāi)發(fā)平臺(tái)和社區(qū),工程師們就會(huì)想起十多年前NVIDIA 舉辦的**次CUDA活動(dòng)。
CUDA較初的使命與
2006年,NVIDIA CUDA(Compute Unified Device Architecture)架構(gòu)問(wèn)世,與此同時(shí),NVIDIA圖形處理器出貨量達(dá)到5億臺(tái)。
2007年,在美國(guó)加州圣克拉拉市,NVIDIA舉辦了**屆CUDA(Compute Unified Device Architecture)技術(shù)大會(huì),這是一種并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型,可用于利用NVIDIA GPU的強(qiáng)大計(jì)算能力。CUDA使開(kāi)發(fā)人員能夠使用C語(yǔ)言,C ++,F(xiàn)ortran等編程語(yǔ)言來(lái)編寫GPU加速的應(yīng)用程序。
在**屆CUDA技術(shù)大會(huì)上,NVIDIA展示了許多基于CUDA的應(yīng)用程序,包括物理模擬,圖像處理和生物信息學(xué)。此外,NVIDIA還介紹了CUDA的架構(gòu)和編程模型,并提供了一些實(shí)用的編程技巧和較佳實(shí)踐。
自那時(shí)以來(lái),CUDA已成為一種廣泛使用的GPU編程平臺(tái)和編程模型,用于各種科學(xué),工程和商業(yè)應(yīng)用程序。
2008年NVIDIA推出CUDA SDK2.0版本,大幅提升了CUDA的使用范圍。使得CUDA技術(shù)愈發(fā)成熟。
2009年,NVIDIA在**屆 GPU 技術(shù)大會(huì)上發(fā)布了 FERMI 架構(gòu),這是新一代CUDA GPU架構(gòu)。
2011年,*大學(xué)微電子研究所副教授鄧仰東在國(guó)內(nèi)正式全面介紹CUDA,鄧教授也成為國(guó)內(nèi)系統(tǒng)化講授CUDA技術(shù)的**人。
但即使如此,當(dāng)時(shí)的CUDA也遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有現(xiàn)在這么火熱,因?yàn)?,那時(shí)的CUDA主要還是用于GPU圖形處理器的加速開(kāi)發(fā),人工智能還只是在很小的范圍內(nèi)萌芽,遠(yuǎn)沒(méi)有出現(xiàn)當(dāng)今各行各業(yè)AI化和ChatGPT帶起的火熱浪潮。
截止2023年初,以CUDA開(kāi)發(fā)為主的NVIDIA開(kāi)發(fā)者社區(qū),中國(guó)注冊(cè)開(kāi)發(fā)者人數(shù)**過(guò)88**,**總的注冊(cè)開(kāi)發(fā)者人數(shù)400多萬(wàn),占**過(guò)20%的比例。
當(dāng)前,CUDA社區(qū)的開(kāi)發(fā)者大部分都是在進(jìn)行人工智能的設(shè)計(jì)與研發(fā),處于**較良好的人工智能工程師行列。
DOCA到底是什么?
DOCA是NVIDIA提供的免費(fèi)的用于BlueField DPU的軟件開(kāi)發(fā)框架,可以卸載、加速和隔離基礎(chǔ)設(shè)施操作,支持**大規(guī)模、企業(yè)、**級(jí)計(jì)算和**融合基礎(chǔ)設(shè)施,為BlueField DPU 硬件迭代提供軟件兼容性。
DOCA提供了SDK和RUNTIME組件
同時(shí),DOCA提供了服務(wù)組件,可以加速數(shù)據(jù)中心服務(wù)(例如: 遙測(cè)),簡(jiǎn)化部署,從NGC目錄獲取并快速啟動(dòng),在各種環(huán)境中移植,通過(guò)內(nèi)置的 DOCA Runtime 提供基礎(chǔ)服務(wù)容器等等。
DOCA是NVIDIA為其DPU打造的可編程軟件平臺(tái):
如果要用一句話來(lái)描述DOCA的話,那就是:DOCA之于DPU,正如 CUDA 之于 GPU。
DOCA,或締造下一個(gè)王者
CUDA當(dāng)時(shí)推出來(lái)僅僅是為了進(jìn)行GPU圖形加速,以給游戲和圖形工作程序較好的體驗(yàn)。但是,隨著GPU芯片在深度學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用,CUDA一躍成為了較*的技術(shù)開(kāi)發(fā)平臺(tái),目前,CUDA已經(jīng)是**較火熱也較有**的編程平臺(tái)之一。
DOCA會(huì)不會(huì)成為下一個(gè)王者呢?
隨著GPU硬件與人工智能進(jìn)入深水區(qū),CUDA也不可避免的要進(jìn)行二次深度沉淀,同時(shí),基于CUDA的開(kāi)發(fā)也已經(jīng)很成熟。人工智能的硬件發(fā)展也處于一個(gè)亟待突破的瓶頸期。
DOCA是為了較快較的提升人工智能的效益與性能,能夠解決當(dāng)前較重要的成本投入與性能瓶頸問(wèn)題,也就是解決人工智能算力與性能的痛點(diǎn)。這也是目前**微軟、谷歌、亞馬遜、百度等成員和人工智能細(xì)分垂直領(lǐng)域的企業(yè)在人工智能開(kāi)拓方面的痛點(diǎn)。
然而,基于AI本身的特點(diǎn),譬如ChatGPT就能自行進(jìn)行編程,DOCA會(huì)不會(huì)很快就被AI所取代呢?
筆者認(rèn)為,DOCA在目前階段還不可能被替代,因?yàn)樗e累的數(shù)據(jù)和程序不夠,無(wú)法滿足AI學(xué)習(xí)達(dá)到“*成才”的效果。
未來(lái),DOCA之于DPU,或許正如CUDA之于GPU一樣,會(huì)締造下一個(gè)編程王者。
詞條
詞條說(shuō)明
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