Ринок апаратного забезпечення багато років існує в умовах жорсткої прив'язки до одного виробника. Програмна платформа CUDA від компанії NVIDIA стала фактичним стандартом, змушуючи розробників використовувати виключно графічні процесори цього вендора, а спроби створити універсальні альтернативи досі не приносили значного успіху.
Ситуація може змінитися завдяки роботі спеціалістів Microsoft, так, за наявною інформацією, компанія активно розвиває інструменти, що дозволяють адаптувати код, написаний під CUDA, для роботи на відкритій платформі ROCm від AMD, що дозволяє запускати існуючі ІІ-моделі на більш доступних за ціною чіпах AMD без їх повного переписування.
Схожий принцип роботи демонстрував раніше проєкт ZLUDA і підхід Microsoft, судячи з усього, також полягає в перетворенні команд CUDA в зрозумілі для ROCm інструкції прямо в процесі виконання програми. Основний економічний сенс цієї ініціативи полягає в зміщенні попиту в сфері штучного інтелекту. Якщо раніше ключовими були витратні потужності для навчання нейромереж, то зараз на перший план виходить етап інференсу — практичного застосування вже готових моделей.
Для розгортання не завжди потрібні топові і дорогі рішення NVIDIA, що робить аргументи на користь AMD все більш вагомими. Програмне забезпечення ROCm, за оцінками експертів, все ще поступається за відлагодженістю і зрілістю екосистемі CUDA, і в деяких сценаріях це може призводити до втрати продуктивності, що є критичним фактором для комерційних дата-центрів.
Посилення конкуренції між виробниками чіпів і зниження залежності від однієї технологічної платформи в довгостроковій перспективі здатне стимулювати інновації і стримувати зростання цін на відеокарти. Крім того, інструменти конвертації можуть полегшити життя розробникам, які використовують технології на кшталт трасування променів або AI-апскейлінгу, дозволивши швидше адаптувати ці функції для відеокарт AMD.