Il passaggio al calcolo GPU è molto importante e non dipende solo dall'intelligenza artificiale.
Le capacità di elaborazione parallela delle moderne GPU superano di gran lunga quelle delle CPU ad uso generale.

CUDA è diventato lo strumento dominante per sfruttare questa potenza. La sua performance e la sua flessibilità sono notevoli e, per molte applicazioni di alto livello, rimane la scelta naturale.

Perché quindi considerare ancora WebGPU?

Oltre alla performance pura

A Senslogic crediamo che la tecnologia informatica non sia solo una questione di massimizzare le prestazioni. È anche una questione di come la conoscenza viene distribuita e costruita all'interno di un'organizzazione.

Gli strumenti ad alte prestazioni sono preziosi, ma solo se sono accessibili, condivisi e comprensibili da tutti i team.

Ciononostante, sebbene sia davvero difficile superare CUDA, i shader WGSL non sono esattamente lenti. Date un’occhiata al nostro litho-app per la velocità. Per una simulazione completa, ogni volta che spostiamo un oggetto l’interfaccia utente esegue (in media) circa cento FFT bidimensionali su una matrice di dimensioni 1024×1024. Fate pure, provatelo (richiede una GPU discreta).

WebGPU come layer abilitante

WebGPU porta la computazione GPU nel browser:

  • Nessuna installazione
  • Nessuna dipendenza dalla piattaforma
  • Un unico ambiente per la computazione, la visualizzazione e l'interazione con l'utente

Il browser diventa un'unica piattaforma di sviluppo. Tutti accedono alla stessa versione, alle stesse tool e ai medesimi modelli, in modo istantaneo.

Un tipo diverso di vantaggio

CUDA offre un controllo e prestazioni pazzesche.
Il WebGPU, pur offrendo capacità computazionali simili, offre qualcosa di diverso:

  • Disposizione senza attriti
  • indipendenza dalla piattaforma
  • accessibilità immediata

Questo lo rende particolarmente potente per la costruzione. Competenza interna, dove gli strumenti non sono limitati ai soli specialisti ma possono essere condivisi all'interno di un'organizzazione.

Conclusione

Non si tratta di una questione di CUDA contro WebGPU.

Si tratta di una questione di priorità:

  • Massima performance
  • o la computazione distribuita e accessibile

In molti casi, il vero vantaggio non risiede nella maggiore potenza di calcolo, ma nel rendere tale potenza accessibile a più persone.