AMD debe mejorar sus herramientas de desarrollo para sus GPUs Radeon e Instinct. Raja Koduri, ex ingeniero de AMD e Intel, reconoce que las herramientas de desarrollo de GPUs para juegos son la clave para el éxito de las GPUs de centros de datos.
Raja Koduri crítica a AMD por sus herramientas para Radeon e Instinct
Raja Koduri, ex AMD e Intel en la sección de gráficos, ha contestado a las quejas de un ingeniero de Linux, David Airlie, que criticó a AMD por su inconsistencia entre sus gráficas de consumo y las gráficas para centros de datos.
I think AMD have screwed up in their inconsistent approach across consumer and data center cards, different feature sets limit developers to using cards that are harder to source. Production MI300 with devs using 7900XTX would make AMD much more practical.
— David Airlie (@DaveAirlie) February 18, 2024
Raja Koduri respondió a esto diciendo que esta en lo cierto, y que las herramientas de desarrollo para GPUs de consumo (videojuegos) son la clave para que las GPUs de centros de datos tengan éxito comercial y entre los desarrolladores, como si está ocurriendo con Nvidia y sus GPUs GeForce y de centros de datos.
Yes. Developers on PC GPUs are the key enablers to DC GPU success. So all the dev tools need to work flawlessly on PC GPUs. Currently this is largely true with Geforce. Radeons definitely got better these past 6 months and they are showing increased commitment to PC developer .… https://t.co/9r1uhzksZg
— Raja Koduri (@RajaXg) February 18, 2024
Raja Koduri cree que los desarrolladores de GPUs para juegos son la clave
‘’Sí. Los desarrolladores de las GPU de PC son la clave del éxito de las GPU de DC. Por tanto, todas las herramientas de desarrollo deben funcionar a la perfección en las GPU de PC. En la actualidad, esto ocurre en gran medida con Geforce. Sin duda, las Radeon han mejorado en los últimos 6 meses y están mostrando un mayor compromiso con los desarrolladores de PC. Arc A770 16 GB también es bastante razonable, pero el compromiso de Intel no está claro. Mis ingenieros todavía me miran mal cuando les pido que cambien su tarjeta Geforce. Los ingenieros cuestan mucho más que cualquier diferencia de precio de una GPU, así que no merece la pena interferir en su productividad.
Las GPU para juegos son muy accesibles en todo el mundo. Por ejemplo, los ingenieros de ciudades pequeñas como la India, que no tienen acceso a las GPU de CC, pueden comprar una tarjeta Geforce en cualquier tienda de PC y empezar a programar.
La coherencia de la arquitectura y la pila de controladores entre PC y GPU de DC (Data Center) será una gran ventaja. Esta es una desventaja muy ignorada del ecosistema de aceleradores de IA dedicados. Y en secreto, la mayoría de los niños de IA también quieren jugar😀.’’
Comento Raja Koduri al tweet de David Airlie
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Koduri tambien advierte algo importante, y que seria la clave del éxito de Nvidia en el segmento de GPUs para la IA, cuando dice que sus propios ingenieros no quieren trabajar con otras GPUs que no sean las GeForce, aunque reconoce que AMD ha estado mejorando las herramientas de Radeon en los últimos 6 meses.
Las aceleradoras MI300X se lanzaron a finales del año pasado, y AMD ya está pensando en las próximas aceleradoras MI400. Por las palabras de Koduri, AMD deberá mejorar sus herramientas para facilitar el trabajo a los desarrolladores.
