成立仅1年,这家AI明星创企,想挑战英伟达

jh 6个月前 (08-29)

英伟达的软件护城河,地位难保?

在AI行业,英伟达已经建立起一种难以逾越的优势,并且愈来愈强。不过在这座“大山”面前,仍有挑战者希望分到一杯羹。

就在上周,一家名为Modular的美国初创企业拿下一笔1亿美元融资,由知名基金General Catalyst领投,GV(Google Ventures),SV Angel,Greylock和Factory等机构参投。

这家初创企业于2022年1月成立,当年就开发出一款全新的开源编程语言Mojo,在开发者社区内引起了不小讨论。

但创始人真正的目标,是在AI软件领域推出一种替代方案,用来取代英伟达旗下成本高昂的CUDA平台

要知道,CUDA是英伟达名副其实的“护城河”,在AI软件领域近乎垄断地位,Modular凭什么吸引投资者?

AI厂商,苦于CUDA

在英伟达的介绍里,CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一个运算平台,可利用GPU的能力,大幅提升计算能力。

在大模型时代来临之前,CUDA主要应用于科学计算、神经网络算法等领域。

一方面,英伟达一直大力支持GPU在这些领域推广,另一方面,CUDA的竞争者OpenCL在优化方面做得并不好,性能也不如CUDA,因此CUDA广受软件开发商、科学家以及研究人员的好评。

此后,各大AI框架开始优先支持CUDA,形成了一种正循环,同时英伟达还在自动驾驶、机器人等领域继续推进CUDA的支持。

不过CUDA真正厉害的是做到了“软硬件绑定”,简单来说,就是一些特定功能做到了英伟达GPU限定,换了其他家的硬件难以达到训练的要求。

这时,摆在芯片厂商面前的只有两个选择——要么选择兼容CUDA路线,要么重新选择一种软件生态

但其实大部分算法工程师早已经习惯了CUDA提供的工具库,更换新平台必然会带来新的问题。

这其实是一种“双刃剑”,AI芯片厂商使用英伟达的产品,可以降低AI训练的门槛,减少工程师的工作量,但英伟达GPU日益上涨的成本问题,也会成为自家产品发展的“天花板”

往更大的方向看,英伟达形成了垄断之后,只有英伟达的GPU才能处理AI任务,其他硬件厂商也不愿看到这种情况。

因此在Modular创始人兼CEO Chris Lattner投入AI软件创业后,瞬间吸引了众多风险投资者的注意。

这位前谷歌科技大牛,曾领导了多个大型编译器项目,而他最成功的贡献,就是为苹果研发了新编程语言Swift

离开苹果后,Chris Lattner在特斯拉、谷歌、SiFive等企业任职,在此期间还负责知名AI框架Tensor-Flow的开发。

在接受采访时,Chris Lattner表示,Modular的使命是希望简化大规模创建和管理人工智能系统的复杂性,就像DevOps(一种软件开发的方法论)简化了传统的软件开发一样。

就单凭Chris Lattner的名头来说,业界也是对新公司寄予了厚望。

如何替代?

CUDA并非没有缺点。

首先,就是越来越稀缺的英伟达GPU资源,限制了一些小型公司的发展。其次,CUDA存在一定的门槛,不像Python那样简单上手。

因此Modular的思路就是尽可能降低门槛,无论是AI开发工具还是编程语言。

在Modular的官网上,我们可以看到两大明星产品的介绍,一个是“用于提高人工智能模型性能”的AI引擎,另一个是Mojo语言

其中,前者是Modular在AI领域长期进行的项目,其设计思路是通过“模块化”的方式,解决“当前AI应用栈常常与特定硬件和软件耦合”的问题。

从这里我们可以看到,Modular其实不仅要替代CUDA,还要进一步整合TensorFlow和PyTorch这类的人工智能框架,用一个平台解决所有的问题。

在Chris Lattner来看,这种人工智能框架本质上还是插件,使用起来非常复杂繁琐,每次调试都必须小心各个函数、功能间的关联,一旦出现问题就会使整个项目出现偏差,就像计算机早期编程语言那样。

而有了全平台开发工具后,开发人员就可以直接调用自己需要的工具包,这样编写的程序,不仅可以在英伟达的GPU上进行训练和运行,还在英特尔、AMD和Google等其他公司设计的芯片上运行,硬件与软件之间的阻碍就这样成功化解。

为了配合这个AI引擎,Modular还开发了开源编程语言Mojo。

据Modular声称,这是一个结合Python和C++优点的全新编程语音,既有Python 的易用性,又有C语言的性能,其速度是Python的3.5万倍,并且性能上毫不减量。

你可以把它想象成一个“专为AI而生”的编程语言,Modular用它开发各种工具整合到前面提到的AI引擎里,同时又可以无缝衔接上Python,降低学习成本。

下一步的挑战

不得不说,Chris Lattner所期待的“大一统”是业内非常期待的。

在人工智能领域竞争日益激烈的今天,英伟达的”护城河”愈发牢固,在“GPU+CUDA”这套组合拳体系下,所有的AI企业都很难绕开这座大山。

而Modular的出现,将会给行业带来了新的选择,同时也为其他GPU/CPU厂商提供了新的机会。

当然,CUDA并不是那么容易就能被替代,而Chris Lattner所设想的“全平台开发工具”又太过理想化。

虽然顶着“超越Python”的头衔,又有Chris Lattner名声作为背书,但Mojo作为一种新语言,在推广上还需要经过众多开发者的考验。

我们可以看到,Python之成为 AI 届的统治语言,除了本身易用之外,其自身也有惯性的因素,那就是长时间的积累。虽然Mojo不需要零开始构建自己的生态,但想在短时间内实现转化并不实现。

而AI引擎要面临的问题就更多,不仅需要与众多硬件公司之间达成协议,还要考虑各平台之间的兼容。这些都是需要长时间的打磨才能完成的工作,到时候的英伟达会进化成什么样子,恐怕没人会知道。

总之,Modular刚刚起步,它对简化和进化人工智能领域的承诺无疑令人心动,苦于CUDA的厂商们,起码有个盼头了。

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