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Moore Threads quer se tornar alternativa à NVIDIA no mercado chinês

A empresa chinesa Moore Threads lançou uma nova atualização para seu MUSA SDK na tentativa de conquistar uma fatia do mercado de IA, como alternativa ao CUDA da NVIDIA.

O MUSA SDK da Moore Threads agora oferece suporte a processadores Intel e ARM, além de permitir a portabilidade dos dados CUDA da NVIDIA.

Moore Threads X NVIDIA 

O ecossistema CUDA da NVIDIA, com seus muitos recursos de software, domina o segmento, com seu suporte aprimorado e atualizações rápidas.

Apesar de tudo isso, a NVIDIA talvez não consiga atender a todas as gigantes da tecnologia chinesa. Com isso em mente, a fabricante nacional de GPUs Moore Threads introduziu novas tecnologias em seu SDK MUSA na tentativa de aumentar sua adesão no mercado chinês.

Moore Threads/Reprodução

O que o MUSA SDK tem a oferecer?

A pilha de software de IA da Moore Threads foi projetada especificamente para as GPUs da empresa. Confira abaixo o que ela oferece:

  • Permite computação paralela e cargas de trabalho de IA em diversas plataformas;
  • Inclui bibliotecas de tempo de execução, drivers e conjuntos de instruções para permitir que o ambiente seja usado com sistemas existentes;
  • O MUSA SDK é dividido em vários componentes, desde kits de ferramentas dedicados até bibliotecas específicas para cada aplicação;
  • Inclui uma ferramenta de “portabilidade de código” chamada MUSIFY, que permite aos desenvolvedores portar código baseado em CUDA para o ecossistema do MUSA, permitindo uma adoção perfeita;
  • O MUSA SDK suporta bibliotecas como muBLAS, muFFT e muThrust, destinadas a aplicações específicas, como operações matemáticas ou computação acelerada;
  • A versão 4.0.1 suporta processadores Intel, juntamente com as CPUs chinesas Hygon, Kylin e Loongson, que são empregadas em cargas de trabalho tradicionais.
Moore Threads/Reprodução

A Moore Threads ainda pode competir com a gigante NVIDIA, mas com uma solução para o mercado chinês, ela permite que desenvolvedores de pequena escala acessem bibliotecas em GPUs internas sem gastar muito em alternativas da NVIDIA.

VIA: WCCF Tech

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