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ATLAS
HHI 8 496NVIDIA 92%AMD 4%CUDA × 32TSMC 100%Saal I / VIWEKO ≥ 1 800 = hochkonzentriertMaturaarbeit 2026Schweizer Jugend forschtCat. № 001HHI 8 496NVIDIA 92%AMD 4%CUDA × 32TSMC 100%Saal I / VIWEKO ≥ 1 800 = hochkonzentriertMaturaarbeit 2026Schweizer Jugend forschtCat. № 001HHI 8 496NVIDIA 92%AMD 4%CUDA × 32TSMC 100%Saal I / VIWEKO ≥ 1 800 = hochkonzentriertMaturaarbeit 2026Schweizer Jugend forschtCat. № 001
Eintritt
02 / 06
Saalplan
Saal II · Ökosystem & Wechselkosten

CUDA-Lock-in

Hardware lässt sich kopieren. Ein Jahrzehnt Entwickler-Gewohnheit nicht. CUDA bindet Millionen Programmierer an NVIDIA und das ist die wahre Eintrittsbarriere.

Fig. 06 · Vorsprung

GitHub-Projekte mit CUDA-Bezug zu solchen mit ROCm-Bezug. Ein quantitativer Beweis dafür, dass die Eintrittsbarriere weniger Silizium ist und mehr Software.

0×
mehr CUDA-Projekte als ROCm-Projekte
Fig. 07 · Dot Matrix

Ein Punkt pro 50 Projekte.

CUDA5'937 Projekte · 119 Punkte
OpenCL1'350 Projekte · 27 Punkte
ROCm187 Projekte · 4 Punkte
SYCL145 Projekte · 3 Punkte
Ein Punkt = ~50 GitHub-Projekte mit Plattform-Bezug. Quelle · GitHub-Suche, 2024.
Fig. 08 · Wechselkosten

Warum die Leiter nach unten verriegelt ist.

  1. Hardware
    GPUs, NVLink, DGX-Systeme Capex bereits abgeschrieben.
  2. Treiber
    CUDA-Driver tief im OS verankert; Kernel-Module zertifiziert.
  3. Bibliotheken
    cuBLAS, cuDNN, TensorRT kein 1:1-Äquivalent in ROCm.
  4. Codebase
    Jahrzehnte CUDA-Code in Produktion Migration ≠ Recompile.
  5. Talent
    Engineers mit CUDA-Erfahrung sind am Markt um ein Vielfaches verfügbarer als ROCm-Spezialisten.
↳ steckt fest
10+ Jahre

aufgebautes CUDA-Know-how in Universitäten, Frameworks, Industrie.

$12,9 Mrd

F&E-Budget NVIDIA FY25 fliesst zurück in dasselbe Ökosystem.

März 2024

EULA verbietet CUDA-Translation Beweis der Marktmacht.

Fig. 09 · Zeitstrahl

Der Fall ZLUDA.

2007
CUDA 1.0 erscheint.
2014
ZLUDA-Vorläufer: CUDA-auf-Intel-iGPU.
2021
AMD finanziert ZLUDA-Port auf ROCm.
2024
NVIDIA verbietet Translation-Layer per EULA.
Als ein Open-Source-Projekt es ermöglichte, -Code unverändert auf AMD-GPUs () auszuführen, änderte NVIDIA still die EULA. Kein Gericht, keine Anhörung nur eine Vertragsklausel reichte aus, um eine echte Konkurrenzoption zu beerdigen.
Glossar

Die Akteure.

CUDA
Compute Unified Device Architecture NVIDIAs proprietäre GPU-Plattform.
OpenCL
Open Computing Language herstellerunabhängiger Standard, inzwischen erodiert.
ROCm
Radeon Open Compute AMDs Antwort auf CUDA, bislang ein Bruchteil der Reichweite.
SYCL
Single-source C++ für OpenCL akademisch verbreitet, kommerziell randständig.
Stimmen

Aus der Entwickler-Szene.

Den CUDA-Stack zu verlassen, fühlt sich an, als würde man freiwillig auf zwanzig Jahre Werkzeugbau verzichten.
X / Twitter, 2024
Die Hardware ist austauschbar. Die Software-Ökosysteme sind es nicht.
Lex Fridman Podcast, 2023
Fig. 10 · Meilensteine

Achtzehn Jahre Vorsprung.

  1. 2007
    CUDA 1.0 erste GPGPU-Plattform mit echter Toolchain.
  2. 2012
    AlexNet auf GTX 580 der Moment, in dem KI auf GPUs zog.
  3. 2014
    cuDNN Standard-Backend für TensorFlow, PyTorch, MXNet.
  4. 2017
    Tensor Cores in Volta Hardware-Beschleunigung für Matrix-Math.
  5. 2020
    A100 + Ampere Rechenzentrum-Standard für Training.
  6. 2022
    H100 + Hopper Transformer-Engine, FP8-Präzision.
  7. 2024
    Blackwell + NVLink Switch Skalierung auf 72-GPU-Pods.
  8. 2025
    Rubin angekündigt für 2026 (GTC, März 2025) jährlicher Architektur-Takt.
Kennzahlen 02

Saal in fünf Zahlen.

× 32
Vorsprung CUDA vs. ROCm
5 937
GitHub-Projekte CUDA
5 Mio
registrierte CUDA-Entwickler
18 J.
kumulierte Plattform
$ 12,9 Mrd
F&E NVIDIA FY25