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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