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?
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.
That said, while it’s really rough to surpass CUDA, WGSL shaders are not exactly slow either. Check out our litho-app for speed. For a full simulation, each time we move an object, the user interface performs (on average) about one hundred 2D FFTs on a 1024×1024 matrix. Go ahead, try it (requires a discrete GPU).
WebGPU porta la computazione GPU nel browser:
Il browser diventa un'unica piattaforma di sviluppo. Tutti accedono alla stessa versione, alle stesse tool e ai medesimi modelli, in modo istantaneo.
CUDA offre un controllo e prestazioni pazzesche.
Il WebGPU, pur offrendo capacità computazionali simili, offre qualcosa di diverso:
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.
Non si tratta di una questione di CUDA contro WebGPU.
Si tratta di una questione di priorità:
In molti casi, il vero vantaggio non risiede nella maggiore potenza di calcolo, ma nel rendere tale potenza accessibile a più persone.
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