Nvidia、CUDA ソフトウェアの変換レイヤーの使用を禁止 — 以前は禁止事項はオンライン EULA にのみ記載されていましたが、現在はインストールされたファイルに含まれています [Updated]

[Edit 3/4/24 11:30am PT: Clarified article to reflect that this clause is available on the online listing of Nvidia’s EULA, but has not been in the EULA text file included in the downloaded software. The warning text was added to 11.6 and newer versions of the installed CUDA documentation.]

Nvidia は、翻訳レイヤーを使用して他のハードウェア プラットフォーム上で CUDA ベースのソフトウェアを実行することを禁止しました。 オンラインに記載されているライセンス条項 2021 年以降、この警告は以前はインストール プロセス中にホスト システムに配置されるドキュメントには含まれていませんでした。 この言語は、CUDA 11.6 以降のバージョンのインストール時に含まれる EULA に追加されました。

この制限は、次のような取り組みを防ぐことを目的としているようです。 ズルーダ、Intel と AMD の両方が最近参加しており、おそらくより重要なのは、一部の中国の GPU メーカーが変換レイヤーで CUDA コードを利用していることです。 Nvidia にコメントを求めており、返答が得られ次第、追加の詳細や説明を更新します。

ロングホーンソフトウェアエンジニアである彼は、この用語に気づきました。 インストールされた EULA テキスト ファイルの条項には、「出力アーティファクトを非 NVIDIA プラットフォームを対象とするように変換する目的で、SDK 要素を使用して生成された出力のいかなる部分も、リバース エンジニアリング、逆コンパイル、または逆アセンブルすることはできません。」と記載されています。

この条項は、CUDA 11.4 および 11.5 リリース、そしておそらくそれ以前のすべてのバージョンでインストールされる EULA ドキュメントには存在しませんでした。 ただし、バージョン 11.6 以降では、インストールされたドキュメントに記載されています。

リーダーであることには良い面もあれば悪い面もあります。 一方で、誰もがあなたに依存しています。 その一方で、誰もがあなたの肩に乗りたがります。 後者は明らかに CUDA で起こったことです。 CUDA と Nvidia ハードウェアの組み合わせは信じられないほど効率的であることが証明されているため、多くのプログラムがそれに依存しています。 しかし、より競争力のあるハードウェアが市場に参入するにつれて、より多くのユーザーが競合するプラットフォームで CUDA プログラムを実行する傾向にあります。 これを行うには、コードを再コンパイルする (各プログラムの開発者が利用可能) か、変換レイヤーを使用するかの 2 つの方法があります。

明白な理由から、次のような翻訳レイヤーを使用すると、 ズルーダ これは、Nvidia 以外のハードウェアで CUDA プログラムを実行する最も簡単な方法です。 コンパイル済みのバイナリを取得し、ZLUDA またはその他の変換レイヤーを使用して実行するだけです。 ZLUDAは現在、両方とも苦戦しているようだ。 AMDとIntelはそれをさらに開発する機会を放棄したしかし、だからといって翻訳が不可能というわけではありません。

いくつかの中国の GPU メーカー、 中国政府が資金提供したものも含め、 CUDAコードを実行すると主張します。 Denglin Technology は、「CUDA/OpenCL などのプログラミング モデルと互換性のあるコンピューティング アーキテクチャ」を特徴とするプロセッサを設計しています。 Nvidia GPU のリバース エンジニアリングが難しいことを考えると (Nvidia GPU アーキテクチャに関する低レベルの詳細をすでに何らかの方法ですべて知っている場合を除く)、おそらくここでもある種の変換レイヤーを扱うことになります。

中国最大の GPU メーカーの 1 つである Moore Threads も、 CUDA コードが GPU で動作できるように設計された MUSIFY 変換ツール。 ただし、MUSIFY が完全な翻訳層の分類に該当するかどうかはまだわかりません (MUSIFY のいくつかの側面にはコードの移植が含まれる可能性があります)。 そのため、Nvidia による翻訳レイヤーの禁止が、これらの取り組みに対する直接的な対応なのか、それとも将来の開発に対する先制攻撃なのかは完全には明らかではありません。

明らかな理由により、変換レイヤーの使用は、アクセラレーション コンピューティング領域、特に AI アプリケーションにおける Nvidia の覇権を脅かします。 おそらくこれが、変換レイヤーを使用して他のハードウェア プラットフォームで CUDA アプリケーションを実行することを禁止するという Nvidia の決定の背後にある原動力です。

既存の CUDA プログラムの再コンパイルは引き続き完全に合法です。 これを簡素化するために、AMD と Intel の両方が CUDA プログラムを移植するツールを持っています。 ROCm (1） そして オープンAPI それぞれのプラットフォーム。

AMD、Intel、Tenstorrent、その他の企業がより優れたハードウェアを開発するにつれて、より多くのソフトウェア開発者がこれらのプラットフォーム向けに設計する傾向にあり、Nvidia の CUDA の優位性は時間の経過とともに緩和される可能性があります。 さらに、特定のプロセッサ向けに特別に開発およびコンパイルされたプログラムは、必然的に、変換レイヤーを介して実行されるソフトウェアよりもうまく動作します。これは、ソフトウェア開発者を参加させることができれば、AMD、Intel、Tenstorrent などの Nvidia に対する競争力が向上することを意味します。 GPGPU は依然として重要で競争の激しい分野であり、今後の状況がどのように進展するか注視していきます。