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CUDA ahora redistribuido por Canonical, CIQ, SUSE y Flox para una implementación más sencilla de software GPU
Source: developer.nvidia.com

CUDA ahora redistribuido por Canonical, CIQ, SUSE y Flox para una implementación más sencilla de software GPU

Nvidia GPU

Sources: https://developer.nvidia.com/blog/developers-can-now-get-cuda-directly-from-their-favorite-third-party-platforms, https://developer.nvidia.com/blog/developers-can-now-get-cuda-directly-from-their-favorite-third-party-platforms/, NVIDIA Dev Blog

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TL;DR

  • CUDA será redistribuido por plataformas de terceros (Canonical, CIQ, SUSE y Flox) para integrarlo directamente en sus feeds de paquetes.
  • Esto simplifica la instalación y la resolución de dependencias, garantizando que la versión correcta de CUDA se instale con la aplicación.
  • Esta iniciativa amplía el acceso y la facilidad de uso de CUDA para desarrolladores que trabajan con flujos de trabajo GPU (p. ej., PyTorch, OpenCV).
  • El acceso existente a NVIDIA sigue siendo gratuito y disponible, con más distribuidores por venir.

Contexto y antecedentes

Los desarrolladores a menudo enfrentan desafíos al construir y desplegar software que debe alinear capacidades de hardware y software y compatibilidad. Garantizar que cada componente subyacente esté instalado correctamente y coincida con las versiones requeridas para evitar conflictos puede ser un proceso largo que provoca demoras en el despliegue y ineficiencias operativas. En respuesta, NVIDIA está ampliando las formas de obtener CUDA al colaborar con un amplio ecosistema de sistemas operativos y gestores de paquetes para reducir fricciones en el despliegue de software con GPU NVIDIA Dev Blog.

Qué hay de nuevo

NVIDIA está habilitando la redistribución de CUDA a través de plataformas de terceros, incluyendo proveedores de OS Canonical, CIQ y SUSE, y el gestor de entornos de desarrollo Flox (que habilita el gestor de paquetes Nix) para incorporar CUDA en sus feeds de paquetes. Esto permite que CUDA se distribuya de forma más centralizada, integrada en despliegues empresariales mayores y software. Como resultado, los desarrolladores pueden descargar e instalar su aplicación, y la versión correcta de CUDA se instalará de forma subyacente. NVIDIA describe esto como un hito significativo para reducir fricciones en el despliegue de software con GPU, manteniendo CUDA accesible, consistente y fácil de usar sin importar dónde o cómo los desarrolladores decidan construir.

Por qué importa (impacto para desarrolladores/empresas)

  • Reducción de la complejidad de instalación: empaquetar CUDA en feeds de paquetes simplifica la instalación y la resolución de dependencias, ayudando a evitar conflictos de versión.
  • Despliegue más rápido de cargas de trabajo con GPU: facilita incorporar soporte CUDA en aplicaciones complejas como PyTorch y bibliotecas como OpenCV.
  • Experiencia CUDA consistente: al trabajar con ecosistemas de OS y gestores de paquetes, CUDA sigue siendo accesible y predecible en diversos entornos de despliegue.
  • Flexibilidad y expansión: CUDA sigue siendo gratuito para obtener, y los métodos de acceso existentes permanecen disponibles junto con nuevas opciones de redistribución; se esperan más distribuidores.

Detalles técnicos o Implementación

  • Redistribución por terceros: Canonical, CIQ, SUSE y Flox integrarán CUDA en sus feeds de paquetes, lo que facilita la distribución de CUDA como parte de despliegues empresariales y software.
  • Instalación sin fricciones: el objetivo es que los desarrolladores descarguen su aplicación y la versión correcta de CUDA se instale sin pasos manuales.
  • Vías existentes: las rutas tradicionales para obtener CUDA siguen disponibles (CUDA Toolkit, contenedor CUDA e instalaciones de Python mediante pip o conda).
  • Acceso gratuito mantenido: obtener el software CUDA de NVIDIA sigue siendo gratuito, y las vías actuales siguen disponibles junto con las nuevas opciones de redistribución.
  • Distribuidores adicionales: NVIDIA indica que se anunciarán más plataformas de terceros a medida que el ecosistema CUDA se expanda.

Tabla: Vías de acceso a CUDA (visión general)

Vía de accesoDescripción
CUDA ToolkitDescarga tradicional directa desde NVIDIA para componentes CUDA.
Contenedor CUDAEntorno CUDA en contenedor para cargas que se ejecutan en contenedores.
pip / condaInstalaciones de Python de componentes compatibles con CUDA.
Redistribución de tercerosCUDA integrado en feeds de paquetes por Canonical, CIQ, SUSE, Flox para simplificar el despliegue y asegurar la versión correcta con la aplicación

Conclusiones clave

  • CUDA se redistribuye a través de plataformas de terceros para integrarse en feeds de paquetes, reduciendo fricciones en el despliegue.
  • Este enfoque complementa las vías de acceso existentes y subraya la consistencia entre OS y ecosistemas de paquetes.
  • El cambio facilita flujos de trabajo con GPU en bibliotecas y marcos populares, manteniendo CUDA gratuito para obtener.
  • Se esperan más distribuidores, lo que indica una adopción más amplia en el ecosistema.

FAQ

  • ¿Qué plataformas están redistribuyendo CUDA?

    Canonical, CIQ, SUSE y Flox (Nix) redistribuyen CUDA, con más distribuidores esperados.

  • ¿Cómo afecta esto a la instalación?

    Usted instala su aplicación y los feeds de paquetes garantizan que la versión correcta de CUDA se instale en segundo plano.

  • ¿Aún necesito descargar CUDA por separado?

    Sí — CUDA Toolkit, contenedor CUDA e instalaciones de Python mediante pip o conda siguen disponibles, además de los canales de redistribución.

  • ¿La redistribución de CUDA es gratuita?

    Obtener el software CUDA de NVIDIA siempre ha sido gratuito, y las vías actuales siguen disponibles junto con las nuevas opciones de redistribución.

Referencias

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