China ha dado un paso de gigante: ya tiene una alternativa a CUDA de NVIDIA para IA que permite reciclar su código

La mayor fortaleza de NVIDIA no es su hardware; lo es CUDA (Compute Unified Device Architecture). Y es que la mayor parte de los proyectos de inteligencia artificial (IA) que se están desarrollando actualmente están implementados sobre esta herramienta. Esta tecnología aglutina el compilador y las utilidades de desarrollo utilizados por los programadores para desarrollar su software para las GPU de NVIDIA, y reemplazarla por otra opción en los proyectos que ya están en marcha es un problema.
Huawei, que aspira a hacerse con una porción importante de este mercado en China, tiene CANN (Compute Architecture for Neural Networks), que es su alternativa a CUDA, pero por el momento este último software domina el mercado. Y en la coyuntura actual es un problema para las empresas chinas que quieren, como propone el Gobierno liderado por Xi Jinping, dejar de utilizar el hardware y el software estadounidenses. Para China tener una alternativa eficaz a CUDA es ahora mismo crucial, y parece que ya está lista.
Moore Threads es la NVIDIA de China
Li Guojie, un científico informático de la Academia China de Ciencias que es considerado una autoridad en China, sostiene que las GPU para IA chinas más avanzadas, como los chips Ascend 910 de Huawei, son comparables a las soluciones actuales de NVIDIA en términos de capacidad de cálculo. Sin embargo, este experto también defiende que en las circunstancias actuales para este país asiático es crucial derribar todas las barreras impuestas por CUDA.
«China debe desarrollar un sistema alternativo para alcanzar la autosuficiencia en IA […] DeepSeek ha tenido un impacto en el ecosistema CUDA, pero no lo ha superado completamente debido a que persisten barreras. A largo plazo necesitamos establecer un conjunto de sistemas de herramientas de software para IA controlables que superen a CUDA«, asegura Guojie. Quizá CANN consiga abrirse paso poco a poco y logre imponerse finalmente, pero mientras persista CUDA en cierta medida el desarrollo de la IA en China seguirá dependiendo de EEUU.
«Necesitamos establecer un conjunto de sistemas de herramientas de software para IA controlables que superen a CUDA»
No obstante, CANN no es la única baza del país gobernado por Xi Jinping. Moore Threads es una de las empresas chinas que se dedican a la producción de hardware para IA a las que las compañías alineadas con los intereses de EEUU y sus aliados no pueden vender ni software ni equipamiento avanzado. Aunque es muy joven (fue fundada en 2020) tiene algo muy importante a su favor: su fundador es Zhang Jianzhong, exgerente general de la filial de NVIDIA en China, por lo que es evidente que conoce bien qué tiene entre manos.
Moore Threads ha desarrollado varias GPU para aplicaciones de IA que, sobre el papel, rivalizan con algunas de las soluciones avanzadas que han colocado en el mercado NVIDIA, AMD o Huawei. Las tarjetas MTT S4000 y MTT S3000 son sus propuestas más interesantes ahora mismo, aunque, curiosamente, en su porfolio también aparece la tarjeta MTT S80, una propuesta para juegos y creación de contenidos que, según la propia Moore Threads, tiene una capacidad de cálculo de 14,4 TFLOPS en operaciones de coma flotante de precisión simple. No impresiona, pero no está nada mal.
No obstante, esta compañía tiene algo más: un paquete de software con el que persigue romper definitivamente el dominio de CUDA. Lo llama MUSA, es compatible con la gama de tarjetas MTT que he mencionado unas líneas más arriba e incorpora un compilador, bibliotecas de ejecución, bibliotecas especializadas y herramientas de depuración del código. No obstante, esto no es todo.
Sobre el papel su capacidad más atractiva para China es que permite reutilizar el código escrito en CUDA, trasladándolo de manera que pueda ser ejecutado sobre las tarjetas para IA de Moore Threads. Es difícil predecir qué acogida tendrán el hardware y el software de esta compañía en su país de origen, pero no cabe duda de que merece la pena seguirle la pista.
Imagen | Moore Threads
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