Chiến lược platform của NVIDIA với CUDA

September 4, 2023 Hoàng Dũng AI

Chia sẻ

Xem thêm

Chiến lược nền tảng của NVIDIA với CUDA và GPU là một chiến lược hay trong ngành công nghiệp máy tính và AI! Hãy cùng tìm hiểu nhé!

Giới thiệu

Nvidia là một nhà sản xuất chip xử lý đồ họa hiện tại tạo ra phần lớn doanh thu từ việc bán đơn vị xử lý đồ họa (GPU), được sử dụng cho trò chơi cạnh tranh, hình ảnh chuyên nghiệp, khai thác tiền điện tử và nhiều ứng dụng khác [1]. NVIDIA có một chiến lược platform (nền tảng), kết hợp phần cứng, phần mềm hệ thống, thuật toán có thể lập trình, thư viện, hệ thống và dịch vụ để tạo ra giá trị độc đáo cho các thị trường mà họ phục vụ. Mặc dù yêu cầu của các thị trường cuối này là đa dạng, kiến trúc cơ bản thống nhất của NVIDIA sử dụng GPU và các bộ phần mềm được xây dựng trên kiến trúc CUDA giải quyết chúng một cách hiệu quả [3].

CUDA là gì?

CUDA là một nền tảng tính toán song song và mô hình lập trình được phát triển bởi NVIDIA cho tính toán tổng quát trên đơn vị xử lý đồ họa (GPU). Với CUDA, các nhà phát triển có thể tăng tốc độ ứng dụng tính toán đáng kể bằng cách tận dụng sức mạnh của GPU.

Nền tảng CUDA [8]

Các thành phần của nền tảng

Kiến trúc CUDA, kết hợp với GPU (phần cứng), tạo ra một nền tảng chiến thắng cho NVIDIA. Nền tảng này có ba thành phần / người chơi chính:

Nhà phát triển phần mềm: GPU là phần cứng chuyên dụng và cần các lập trình viên rất có kỹ năng để viết mã. Tuy nhiên, có ít nhất 20 lần số lượng nhà phát triển phần mềm so với nhà phát triển phần cứng có kỹ năng cao [4] [5]. CUDA mang lại sự tiện lợi của phát triển phần mềm cho các sản phẩm phần cứng chuyên dụng.
Nhà sản xuất phần cứng: CUDA chỉ là phần mềm, nhưng nó cần phần cứng để chạy cùng. NVIDIA quyết định giữ thành phần này đóng – chỉ có GPU của NVIDIA mới có thể chạy CUDA. Điều này đã trở thành một động thái tuyệt vời để cung cấp hiệu suất vượt trội cho người dùng (được thảo luận dưới đây).
Người dùng / Người tiêu dùng trong ngành: Điều này bao gồm tất cả các nhà chơi chính trong ngành cần tính toán nhanh. Hãy nghĩ đến Ngành công nghiệp ô tô, Ngành công nghiệp trò chơi, Tính toán AI, Chăm sóc sức khỏe, Bán lẻ …

Chiến lược của NVIDIA với CUDA

Sau khi ra mắt CUDA vào năm 2006, chiến lược đầu tiên của NVIDIA là nhắm vào “Nhà phát triển phần mềm”. Họ đã tận dụng tối đa để tiếp cận họ và quảng bá giá trị của việc sử dụng CUDA để đạt được sức mạnh tính toán cao mà không có rào cản học tập lớn (vì các nhà phát triển đã biết các ngôn ngữ lập trình phổ biến như C và CUDA tương tự như C / C ++). NVIDIA đã đầu tư mạnh để cho phép nhà phát triển quen thuộc với nền tảng này. Nó miễn phí để sử dụng và NVIDIA nhấn mạnh việc giáo dục các nhà phát triển trẻ. Các khóa học đại học và buổi hội thảo đào tạo đã được tổ chức để thu hút họ tham gia.

CUDA chỉ là phần mềm và nó không hoạt động nếu không có phần cứng đi kèm. NVIDIA nhanh chóng nhận ra rằng việc tích hợp phần cứng-phần mềm chặt chẽ sẽ là chìa khóa để tạo ra giá trị và ngăn chặn các đối thủ. NVIDIA hợp tác với TSMC (công ty sản xuất chip đặt tại Đài Loan) và giao cho họ quá trình sản xuất tốn kém vốn. TSMC trở nên lớn hơn khi nhiều công ty thiết kế chip không có nhà máy nảy lên. Đối thủ lớn khác là AMD sản xuất chip chuyên dụng, nhưng không có một nền tảng tương tự CUDA.

NVIDIA giữ tích hợp CUDA-GPU đóng. Điều này có nghĩa là CUDA chỉ có thể chạy trên GPU của NVIDIA và mặc dù TSMC đang sản xuất cho NVIDIA, các đối thủ khác không thể tận dụng nền tảng CUDA mà NVIDIA đã đầu tư mạnh vào. Điều này có một lợi thế khác – nó cho phép NVIDIA nhanh chóng thay đổi thiết kế tốt hơn và mang lại tích hợp phần cứng-phần mềm hàng đầu cho các nhà phát triển. Có các nền tảng mở tương tự khác như OpenCL có thể hoạt động với bất kỳ phần cứng nào, tuy nhiên hiệu suất bị giới hạn do cơ chế tích hợp yếu hơn so với những gì NVIDIA có. Điều này đã tạo ra giá trị to lớn cho các nhà phát triển sử dụng CUDA trên GPU của NVIDIA và dẫn đến tính toán hàng đầu trong ngành và nhiều bài báo nghiên cứu sử dụng CUDA.

Tất cả các khoản đầu tư này đã bắt đầu với ngành công nghiệp trò chơi là người tiêu dùng chính. Tuy nhiên, Deep Learning và cuộc cách mạng Tiền Crypto [6] đã thay đổi vận may của NVIDIA và cho phép họ trở thành một nhà lãnh đạo trong lĩnh vực tính toán nói chung (không chỉ trong thị trường trò chơi).

NVIDIA nhanh chóng thành lập các ngành hàng khác nhau và ra mắt các nền tảng phụ thuộc vào ngành cụ thể dựa trên kiến trúc CUDA ban đầu cho ngành công nghiệp ô tô, Robot, Trung tâm dữ liệu, Deep Learning, Genomics và các ngành công nghiệp khác. NVIDIA đã đầu tư mạnh vào các kỹ sư phần mềm nâng cao khả năng của nền tảng CUDA. NVIDIA tận dụng một nền tảng duy nhất trên các lĩnh vực khác nhau, giúp giảm chi phí phần cứng. Công ty đã làm cho CUDA tương thích với một loạt các ứng dụng, bao gồm Adobe (ADBE), Autodesk (ADSK), và các ứng dụng thiết kế, truyền thông và giải trí khác. Hơn nữa, mọi phiên bản của CUDA đều tương thích với các phiên bản trước đó. GPU của NVIDIA có thể chạy với tất cả các phiên bản CUDA, mang lại sự linh hoạt trong việc sử dụng kết hợp phần cứng và phần mềm khác nhau và tạo ra một hệ sinh thái dựa trên CUDA toàn diện [2].

Việc tạo ra cả hệ sinh thái này với nhiều nhà phát triển và số lượng lớn các ngành công nghiệp và ứng dụng đã kích hoạt hiệu ứng mạng hai mặt. Các ngành công nghiệp khác thuê nhân tài CUDA, sử dụng GPU và điều đó cho phép nhiều nhà phát triển hơn để tiếp cận CUDA.

Thu hút giá trị

NVIDIA cung cấp CUDA miễn phí và thu phí cao khi bán GPU của mình. Tích hợp CUDA-GPU đóng cho phép việc thu hút giá trị của công ty trở nên dễ dàng. Nhu cầu về tính toán nhanh đang tăng lên và trong thời đại kỹ thuật số, nó dự kiến sẽ tiếp tục tăng. Nvidia (NASDAQ: NVDA) tổng doanh thu đã tăng từ 9,71 tỷ đô la vào năm 2018 lên 10,92 tỷ đô la vào năm 2020 và dự kiến sẽ tiếp tục tăng lên 13,10 tỷ đô la vào năm 2021. Phân khúc GPU của Nvidia dự kiến sẽ chiếm 87% trong tổng doanh thu 13,10 tỷ đô la dự kiến của Nvidia vào năm 2021, đồng thời cũng là yếu tố quan trọng trong việc tăng trưởng doanh thu của Nvidia [7]. Tất cả điều này với lợi nhuận gộp 62% lớn lao [3] gần với lợi nhuận phần mềm hơn là lợi nhuận của công ty phần cứng.

Nhìn vào xu hướng hiện tại, doanh nghiệp này có vẻ rất bền vững và đầy triển vọng vì không có nền tảng nào tương tự. Chu kỳ triển khai nhanh chóng và tích hợp phần cứng-phần mềm mang lại cho NVIDIA một chiếc cầu phong thủy đáng ghen tị.

Tham khảo:

[1] https://www.investopedia.com/articles/insights/121216/how-nvidia-makes-money-nvda.asp

[2] https://ww.marketrealist.com/2017/06/a-look-inside-nvidias-platform-strategy/

[3] Báo cáo 10-K được nộp vào tháng 2 năm 2020

[4] https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/software-developers.htm

[5] https://www.bls.gov/ooh/architecture-and-engineering/computer-hardware-engineers.htm#tab-1

[6] https://www.quora.com/Why-did-NVIDIA-win-the-GPU-market

[7] https://www.nasdaq.com/articles/nvidia-has-a-gpu-business-and-its-big-2020-02-25

[8]https://www.nextplatform.com/2019/06/17/nvidia-makes-arm-a-peer-to-x86-and-power-for-gpu-acceleration/

Nguồn: NVIDIA’s Winning Platform Strategy with CUDA – Digital Innovation and Transformation (harvard.edu)