Arm utilizó su evento virtual Dev Summit para establecer cómo su reciente venta a Nvidia proporcionaría una oportunidad de crecimiento para los desarrolladores de hardware y software que confían en su tecnología.
En su discurso de apertura del seminario web, el director ejecutivo de Arm, Simon Segars, dijo: «Podremos acelerar la innovación, para liberar el potencial de la tecnología informática, para ayudar a las organizaciones a crear y publicar ideas».
Con la aparición de la quinta ola de computación, Segars cree que la inteligencia artificial (IA), el Internet de las cosas (IoT) y 5G están listos para cambiar el mundo, y Nvidia ve la adquisición de Arm como un paso vital para poner a la empresa que se convirtió en un nombre familiar en los juegos de PC a la vanguardia de la informática de próxima generación, más allá de la Ley de Moore.
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, dijo: «Nos gustaría crear la empresa de computación para la era de la IA». En una charla junto a la chimenea con Segars, Huang describió cómo la IA ahora puede escribir software que ningún programador humano podría crear. «Queremos unir al líder mundial en inteligencia artificial y la empresa de plataformas informáticas más popular del mundo, para crear tecnología que ayude a todos a crecer», dijo.
Durante la discusión, Huang también habló sobre “nutrir el modelo comercial de Arm”, que se basa en cultivar un vasto ecosistema de socios de hardware para construir sistemas basados en diseños de chips con licencia de Arm. Describió el desarrollo de software como el «motor de crecimiento».
Dado que las computadoras escriben cada vez más software para ejecutar otras computadoras, Huang predijo que la expansión de la computación durante la próxima década será mucho más rápida que durante la década anterior. “Ninguna plataforma informática tiene el alcance de Arm”, dijo.
Es este ecosistema el que Huang espera que Nvidia pueda aprovechar. El año pasado, la compañía creó sus bibliotecas Cuda para desarrollar software de computación paralela en la unidad de procesamiento de gráficos (GPU) Nvidia disponibles en el procesador Arm. Cuda proporciona bibliotecas de dominios específicos para acelerar el desarrollo de aplicaciones en áreas como la química cuántica, la dinámica de fluidos y la computación científica.
Huang describió esto como un gran compromiso. «Una vez que se admite el software, no se puede parar», dijo. “Es por eso que las empresas de plataformas informáticas se comprometen con su ecosistema. No puedes reprimirte «.
Durante la charla, anunció que Nvidia llevaría su unidad de procesamiento de datos y GPU a Arm, lo que, según él, completaría la plataforma de hardware Arm y la convertiría en una plataforma informática general.
Cuda es una de las cuatro partes que conforman la estrategia general de Nvidia. El segundo es la tecnología para apoyar la IA para el entrenamiento y la inferencia; el tercero es la aceleración de datos en computación de alto rendimiento, en la nube y en el borde, así como en dispositivos informáticos personales que requieren gráficos rápidos y procesamiento de imágenes acelerado; y el cuarto es el ecosistema.
En marzo de 2018, Nvidia encargó a Forrester que analizara el costo de su primera máquina de inteligencia artificial prediseñada, la DGX-1. Cuando la empresa analista evaluó los componentes del software, señaló: “El software DGX-1 se ha creado para ejecutar el aprendizaje profundo a escala. Un objetivo clave es permitir que los profesionales implementen marcos y aplicaciones de aprendizaje profundo en DGX-1 con un esfuerzo de configuración mínimo «.
La plataforma es compatible con las bibliotecas aceleradoras de Cuda y con las de terceros. El sitio web de Impacto económico total de Forrester destacó los ahorros que normalmente haría una empresa al no requerir científicos de datos de tiempo completo para administrar el lado del hardware del sistema.
La plataforma DGX-1 es un ejemplo de hacia dónde lleva Huang a Nvidia. Arm es el siguiente paso en ese viaje. Él cree que la Ley de Moore ha llegado a su fin y que la única forma de mejorar el rendimiento es construyendo mejores arquitecturas informáticas.
Su intención de adquirir Arm se centra en expandir el alcance de su plataforma de software en todo el ecosistema de Arm y ofrecer a las organizaciones una forma de ejecutar cargas de trabajo de alto rendimiento en hardware preconstruido utilizando Nvidia y bibliotecas de software de terceros.