Nói cách khác, ModCon đánh dấu một bước mở cửa lớn ở tầng dành cho lập trình viên, chứ chưa phải tuyên bố rằng mọi thành phần độc quyền của CUDA đã được thay thế bằng một phiên bản tương đương sử dụng Apache 2.0. Giá trị thực tế của dự án sẽ phụ thuộc vào độ hoàn thiện của các trình biên dịch phụ trợ cho từng loại chip, mức độ dễ triển khai và hiệu năng trên mỗi nền tảng.

Modular muốn cạnh tranh với CUDA như thế nào?

Lợi thế của CUDA không chỉ đến từ GPU NVIDIA. Đằng sau nó là cả một hệ sinh thái gồm công cụ lập trình, trình biên dịch, thư viện, kernel, runtime và hạ tầng phục vụ mô hình. Tất cả giúp nhà phát triển xây dựng, tối ưu và đưa các workload AI vào vận hành trên phần cứng NVIDIA dễ dàng hơn.

Cách tiếp cận của Modular là cung cấp một quy trình phần mềm chung có thể nhắm tới nhiều dạng năng lực tính toán. Nền tảng này được định hướng để hỗ trợ suy luận AI trên CPU, GPU và các bộ tăng tốc chuyên dụng, qua đó giảm nhu cầu duy trì các phiên bản triển khai riêng cho từng họ chip.

Danh sách phần cứng được Modular đề cập bao gồm hệ thống Qualcomm Snapdragon, nền tảng và GPU AMD, GPU NVIDIA, chip Apple, AWS Trainium, Google TPU và các bộ tăng tốc trung tâm dữ liệu của Qualcomm. Tuy nhiên, khẩu hiệu “mọi mô hình trên mọi chip” nên được hiểu là tham vọng của công ty, không phải cam kết rằng tất cả nền tảng đều có mức hỗ trợ, độ trưởng thành hoặc hiệu năng giống nhau.

Nếu cách tiếp cận này thành công, nhà phát triển có thể giữ ổn định phần lớn mã mô hình và kernel khi chuyển sang loại silicon khác. Ảnh hưởng chiến lược trong ngành AI khi đó sẽ dịch chuyển từ một nhà cung cấp GPU duy nhất sang lớp phần mềm trung lập hơn, trải dài từ ngôn ngữ, trình biên dịch và runtime đến kernel cùng các lớp trừu tượng phục vụ mô hình.

Vì sao sự tham gia của AMD đáng chú ý?

AMD cạnh tranh với Qualcomm ở nhiều thị trường phần cứng AI, trong đó có máy tính AI và các bộ tăng tốc. Vì vậy, việc AMD công khai tham gia hoặc hỗ trợ một lớp phần mềm do Qualcomm sở hữu cho thấy khả năng chuyển đổi giữa các nền tảng phần cứng có thể có giá trị đủ lớn để vượt qua lợi ích của việc giữ nhà phát triển trong một hệ sinh thái độc quyền.

Với Modular, sự hiện diện của AMD cũng giúp giải tỏa lo ngại rằng dự án sẽ biến thành một lớp phần mềm chỉ phục vụ Qualcomm sau thương vụ mua lại. Cùng với các tham chiếu đến phần cứng của NVIDIA, Apple, AWS và Google, AMD củng cố định hướng “đa silicon” mà công ty công bố.

Dù vậy, đây mới là tín hiệu về độ tin cậy của chiến lược, chưa phải bằng chứng cho thấy mọi nền tảng đều đã có hỗ trợ sản xuất tương đương.

Mojo 1.0 mang lại gì cho nhà phát triển?

Modular giới thiệu Mojo 1.0 như một ngôn ngữ lập trình đa dụng ổn định, sẵn sàng cho môi trường sản xuất và được thiết kế cho các workload AI không đồng nhất. Lời mời gọi của Mojo kết hợp sự dễ tiếp cận theo phong cách Python với hiệu năng cấp hệ thống, đồng thời cho phép lập trình trên CPU, GPU và các bộ tăng tốc khác.

Khả năng tương tác với Python là một phần quan trọng trong chiến lược thu hút người dùng. Nhà phát triển có thể tiếp tục sử dụng quy trình quen thuộc xoay quanh Python, nhưng vẫn tiếp cận các năng lực cấp thấp hơn cần thiết cho những đoạn mã AI đòi hỏi hiệu năng cao. Modular cũng mô tả Mojo như một mô hình lập trình thống nhất cho CPU và GPU, trong khi nền tảng rộng hơn mở rộng tới nhiều loại bộ tăng tốc khác.

Việc mở mã nguồn trình biên dịch và bộ công cụ có ý nghĩa đặc biệt lớn. Các nhà phát triển bên ngoài có thể kiểm tra cách triển khai, đóng góp thay đổi, đưa ngôn ngữ lên nền tảng mới và xây dựng hoặc phân phối ứng dụng theo các điều khoản Apache 2.0 kèm ngoại lệ LLVM.

Tại thời điểm công bố, Mojo hỗ trợ macOS và Linux. Phiên bản Windows gốc được cho là sẽ xuất hiện sau, còn người dùng Windows có thể sử dụng Mojo thông qua Windows Subsystem for Linux (WSL).

Qualcomm được gì từ chiến lược mã nguồn mở?

Qualcomm mua Modular nhằm củng cố vị thế phần mềm cho AI tạo sinh và AI tác vụ, từ trung tâm dữ liệu, hạ tầng biên, máy tính cá nhân đến các ứng dụng công nghiệp. Việc mở mã nguồn Mojo tạo ra một điểm tiếp cận trực tiếp với cộng đồng lập trình viên mà không yêu cầu họ phải mua phần cứng Qualcomm ngay từ đầu.

Lợi ích tiềm năng của chiến lược này không chỉ nằm ở doanh thu cấp phép:

• Thu hút nhà phát triển: Trình biên dịch và thư viện chuẩn mở giúp giảm rào cản thử nghiệm, tích hợp và đóng góp mã nguồn.
• Mở rộng quan hệ phần cứng: Một lớp phần mềm chung sẽ hấp dẫn hơn nếu có thể chạy trên cả chip Qualcomm lẫn chip cạnh tranh.
• Tạo ảnh hưởng lên hệ sinh thái: Qualcomm có cơ hội tham gia định hình các công cụ được sử dụng trên điện thoại, máy tính, thiết bị biên và trung tâm dữ liệu.
• Duy trì lựa chọn phần cứng: Nhà phát triển có thể di chuyển workload giữa nhiều bộ tăng tốc, trong khi Qualcomm vẫn có cơ hội cạnh tranh để giành các dự án triển khai bằng phần cứng của mình.

Đây là một ván cược trong đó độ phủ phần mềm có thể tạo ra cơ hội phần cứng. Nếu Modular trở thành lớp suy luận phổ biến trên nhiều họ chip, Qualcomm vẫn có thể giữ vai trò trong chuỗi AI ngay cả khi workload cuối cùng không chạy trên Snapdragon hay bộ tăng tốc trung tâm dữ liệu của hãng.

Bài kiểm tra tiếp theo sẽ là hiệu năng thực tế

Thông báo tại ModCon đã vạch ra một hướng đi hấp dẫn, nhưng cuộc cạnh tranh thực sự sẽ diễn ra ở khâu vận hành. Nhà phát triển sẽ phải đánh giá độ phủ phần cứng, chất lượng kernel, khả năng tương thích mô hình, công cụ gỡ lỗi, quy trình triển khai, hỗ trợ Windows và hiệu năng so với các nền tảng dựa trên CUDA.

Kết luận thận trọng nhất ở thời điểm hiện tại là: Modular, nay thuộc Qualcomm, đã mở tầng công cụ phát triển Mojo và dùng nó làm nền móng cho một hệ sinh thái phần mềm AI đa nhà cung cấp. Công ty vẫn chưa chứng minh rằng một nền tảng mở duy nhất có thể đạt độ trưởng thành và hiệu năng ngang CUDA trên mọi bộ tăng tốc được đề cập tại ModCon.

Nói cách khác, ModCon đánh dấu một bước mở cửa lớn ở tầng dành cho lập trình viên, chứ chưa phải tuyên bố rằng mọi thành phần độc quyền của CUDA đã được thay thế bằng một phiên bản tương đương sử dụng Apache 2.0. Giá trị thực tế của dự án sẽ phụ thuộc vào độ hoàn thiện của các trình biên dịch phụ trợ cho từng loại chip, mức độ dễ triển khai và hiệu năng trên mỗi nền tảng.

Modular muốn cạnh tranh với CUDA như thế nào?

Lợi thế của CUDA không chỉ đến từ GPU NVIDIA. Đằng sau nó là cả một hệ sinh thái gồm công cụ lập trình, trình biên dịch, thư viện, kernel, runtime và hạ tầng phục vụ mô hình. Tất cả giúp nhà phát triển xây dựng, tối ưu và đưa các workload AI vào vận hành trên phần cứng NVIDIA dễ dàng hơn.

Cách tiếp cận của Modular là cung cấp một quy trình phần mềm chung có thể nhắm tới nhiều dạng năng lực tính toán. Nền tảng này được định hướng để hỗ trợ suy luận AI trên CPU, GPU và các bộ tăng tốc chuyên dụng, qua đó giảm nhu cầu duy trì các phiên bản triển khai riêng cho từng họ chip.

Danh sách phần cứng được Modular đề cập bao gồm hệ thống Qualcomm Snapdragon, nền tảng và GPU AMD, GPU NVIDIA, chip Apple, AWS Trainium, Google TPU và các bộ tăng tốc trung tâm dữ liệu của Qualcomm. Tuy nhiên, khẩu hiệu “mọi mô hình trên mọi chip” nên được hiểu là tham vọng của công ty, không phải cam kết rằng tất cả nền tảng đều có mức hỗ trợ, độ trưởng thành hoặc hiệu năng giống nhau.

Nếu cách tiếp cận này thành công, nhà phát triển có thể giữ ổn định phần lớn mã mô hình và kernel khi chuyển sang loại silicon khác. Ảnh hưởng chiến lược trong ngành AI khi đó sẽ dịch chuyển từ một nhà cung cấp GPU duy nhất sang lớp phần mềm trung lập hơn, trải dài từ ngôn ngữ, trình biên dịch và runtime đến kernel cùng các lớp trừu tượng phục vụ mô hình.

Vì sao sự tham gia của AMD đáng chú ý?

AMD cạnh tranh với Qualcomm ở nhiều thị trường phần cứng AI, trong đó có máy tính AI và các bộ tăng tốc. Vì vậy, việc AMD công khai tham gia hoặc hỗ trợ một lớp phần mềm do Qualcomm sở hữu cho thấy khả năng chuyển đổi giữa các nền tảng phần cứng có thể có giá trị đủ lớn để vượt qua lợi ích của việc giữ nhà phát triển trong một hệ sinh thái độc quyền.

Với Modular, sự hiện diện của AMD cũng giúp giải tỏa lo ngại rằng dự án sẽ biến thành một lớp phần mềm chỉ phục vụ Qualcomm sau thương vụ mua lại. Cùng với các tham chiếu đến phần cứng của NVIDIA, Apple, AWS và Google, AMD củng cố định hướng “đa silicon” mà công ty công bố.

Dù vậy, đây mới là tín hiệu về độ tin cậy của chiến lược, chưa phải bằng chứng cho thấy mọi nền tảng đều đã có hỗ trợ sản xuất tương đương.

Mojo 1.0 mang lại gì cho nhà phát triển?

Modular giới thiệu Mojo 1.0 như một ngôn ngữ lập trình đa dụng ổn định, sẵn sàng cho môi trường sản xuất và được thiết kế cho các workload AI không đồng nhất. Lời mời gọi của Mojo kết hợp sự dễ tiếp cận theo phong cách Python với hiệu năng cấp hệ thống, đồng thời cho phép lập trình trên CPU, GPU và các bộ tăng tốc khác.

Khả năng tương tác với Python là một phần quan trọng trong chiến lược thu hút người dùng. Nhà phát triển có thể tiếp tục sử dụng quy trình quen thuộc xoay quanh Python, nhưng vẫn tiếp cận các năng lực cấp thấp hơn cần thiết cho những đoạn mã AI đòi hỏi hiệu năng cao. Modular cũng mô tả Mojo như một mô hình lập trình thống nhất cho CPU và GPU, trong khi nền tảng rộng hơn mở rộng tới nhiều loại bộ tăng tốc khác.

Việc mở mã nguồn trình biên dịch và bộ công cụ có ý nghĩa đặc biệt lớn. Các nhà phát triển bên ngoài có thể kiểm tra cách triển khai, đóng góp thay đổi, đưa ngôn ngữ lên nền tảng mới và xây dựng hoặc phân phối ứng dụng theo các điều khoản Apache 2.0 kèm ngoại lệ LLVM.

Tại thời điểm công bố, Mojo hỗ trợ macOS và Linux. Phiên bản Windows gốc được cho là sẽ xuất hiện sau, còn người dùng Windows có thể sử dụng Mojo thông qua Windows Subsystem for Linux (WSL).

Qualcomm được gì từ chiến lược mã nguồn mở?

Qualcomm mua Modular nhằm củng cố vị thế phần mềm cho AI tạo sinh và AI tác vụ, từ trung tâm dữ liệu, hạ tầng biên, máy tính cá nhân đến các ứng dụng công nghiệp. Việc mở mã nguồn Mojo tạo ra một điểm tiếp cận trực tiếp với cộng đồng lập trình viên mà không yêu cầu họ phải mua phần cứng Qualcomm ngay từ đầu.

Lợi ích tiềm năng của chiến lược này không chỉ nằm ở doanh thu cấp phép:

• Thu hút nhà phát triển: Trình biên dịch và thư viện chuẩn mở giúp giảm rào cản thử nghiệm, tích hợp và đóng góp mã nguồn.
• Mở rộng quan hệ phần cứng: Một lớp phần mềm chung sẽ hấp dẫn hơn nếu có thể chạy trên cả chip Qualcomm lẫn chip cạnh tranh.
• Tạo ảnh hưởng lên hệ sinh thái: Qualcomm có cơ hội tham gia định hình các công cụ được sử dụng trên điện thoại, máy tính, thiết bị biên và trung tâm dữ liệu.
• Duy trì lựa chọn phần cứng: Nhà phát triển có thể di chuyển workload giữa nhiều bộ tăng tốc, trong khi Qualcomm vẫn có cơ hội cạnh tranh để giành các dự án triển khai bằng phần cứng của mình.

Đây là một ván cược trong đó độ phủ phần mềm có thể tạo ra cơ hội phần cứng. Nếu Modular trở thành lớp suy luận phổ biến trên nhiều họ chip, Qualcomm vẫn có thể giữ vai trò trong chuỗi AI ngay cả khi workload cuối cùng không chạy trên Snapdragon hay bộ tăng tốc trung tâm dữ liệu của hãng.

Bài kiểm tra tiếp theo sẽ là hiệu năng thực tế

Thông báo tại ModCon đã vạch ra một hướng đi hấp dẫn, nhưng cuộc cạnh tranh thực sự sẽ diễn ra ở khâu vận hành. Nhà phát triển sẽ phải đánh giá độ phủ phần cứng, chất lượng kernel, khả năng tương thích mô hình, công cụ gỡ lỗi, quy trình triển khai, hỗ trợ Windows và hiệu năng so với các nền tảng dựa trên CUDA.

Kết luận thận trọng nhất ở thời điểm hiện tại là: Modular, nay thuộc Qualcomm, đã mở tầng công cụ phát triển Mojo và dùng nó làm nền móng cho một hệ sinh thái phần mềm AI đa nhà cung cấp. Công ty vẫn chưa chứng minh rằng một nền tảng mở duy nhất có thể đạt độ trưởng thành và hiệu năng ngang CUDA trên mọi bộ tăng tốc được đề cập tại ModCon.