L'arme secrète de Google contre la domination de CUDA s'appelle TorchTPU. Et c'est un missile vers la ligne de flottaison NVIDIA

Google a lancé une initiative interne appelée « TorchTPU » avec un objectif unique : rendre ses TPU entièrement compatibles avec PyTorch. Pour les non-initiés, traduisons-le : ce que Google entend, c'est détruire une fois pour toutes le monopole et le contrôle absolu qu'exerce NVIDIA avec CUDA.

Pourquoi c'est important. NVIDIA est devenue la première entreprise au monde en termes de capitalisation boursière pour deux raisons principales. Le premier, pour ses GPU AI. Et le deuxième, bien plus important, pour CUDA, la plateforme logicielle utilisée par tous les développeurs d'IA et qui présente une particularité importante : elle ne fonctionne que sur les puces de NVIDIA elle-même. Donc, si vous voulez travailler dans l’IA avec les dernières nouveautés, vous devez franchir des obstacles… jusqu’à maintenant.

Quoi de neuf avec Google et ses TPU. Les Tensor Processing Units (TPU) de Google étaient jusqu'à présent optimisées pour Jax, la propre plateforme de Google qui était similaire à CUDA dans son objectif. Cependant, la majorité de l'industrie utilise PyTorch, qui a été optimisé depuis des années grâce au CUDA susmentionné. Cela crée une barrière à l’entrée pour les autres fabricants de puces, qui sont confrontés à un énorme goulot d’étranglement pour attirer des clients.

L'objectif est dans l'ail. Des sources anonymes proches du projet indiquent à Reuters que pour atteindre son objectif et accélérer le processus, Google s'est associé à Meta. Ceci est particulièrement frappant car c’est Meta qui a initialement créé PyTorch. L'entreprise de Mark Zuckerberg est devenue autant esclave de NVIDIA que ses concurrents, et est très intéressée par les TPU de Google qui offrent une alternative viable pour réduire ses propres coûts d'infrastructure.

Google en tant que géant potentiel des puces IA. L'entreprise dirigée par Sundar Pichai a opéré un changement d'orientation important avec ses TPU, qui lui étaient auparavant exclusivement réservés. Depuis 2022, la division Google Cloud a pris le contrôle de leur vente, et en a fait un générateur de revenus fondamental car ils ne sont plus uniquement utilisés par Google : raconte Anthropic. Un porte-parole de cette division n'a pas commenté spécifiquement le projet, mais a confirmé à Reuters que ce type d'initiative donnerait aux clients la possibilité de choisir.

Tout contre NVIDIA. Cette alliance est la dernière tentative pour mettre fin à ce grand atout dans la manche de NVIDIA. Ces derniers mois, nous avons vu des entreprises comme Huawei préparer leur propre écosystème alternatif à CUDA, mais elles participent également à un effort conjoint de plusieurs sociétés chinoises d’IA dans le même but.

Le matériel compte, les logiciels comptent davantage. CUDA est devenu un composant tellement critique pour NVIDIA que si les autres fabricants de semi-conducteurs n'ont pas pu rivaliser avec lui, ce n'est pas à cause de leurs puces, mais bien parce qu'ils ne peuvent pas supporter CUDA nativement. Nous avons un excellent exemple chez AMD, qui possède des GPU AI exceptionnels. En fait, ils sont supérieurs à NVIDIA dans certains domaines, mais leur logiciel n'est pas aussi puissant.

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