CUDA Agora Redistribuído pela Canonical, CIQ, SUSE e Flox para Implantação Mais Fácil de Software GPU

TL;DR

• CUDA está sendo redistribuído por plataformas de terceiros (Canonical, CIQ, SUSE e Flox) para inserir CUDA diretamente em seus feeds de pacotes.
• Isso simplifica a instalação e a resolução de dependências, garantindo que a versão correta do CUDA seja instalada junto com sua aplicação.
• A medida amplia o acesso e a facilidade de uso do CUDA para desenvolvedores que trabalham com fluxos de trabalho com GPU (por exemplo, PyTorch, OpenCV).
• O acesso existente à NVIDIA continua gratuito e disponível, com distribuidores adicionais chegando em breve.

Contexto e antecedentes

Desenvolvedores costumam enfrentar desafios ao montar e implantar software que precisa alinhar capacidades de hardware e software e compatibilidade. Garantir que cada componente subjacente esteja instalado corretamente e corresponda às versões exigidas para evitar conflitos pode ser demorado, levando a atrasos de implantação e ineficiências operacionais. Em resposta, a NVIDIA está ampliando a forma como o CUDA pode ser obtido ao colaborar com um ecossistema amplo de sistemas operacionais e gerenciadores de pacotes para reduzir atritos na implantação de software com GPU NVIDIA Dev Blog.

O que há de novo

A NVIDIA está permitindo a redistribuição do CUDA por meio de plataformas de terceiros, incluindo os provedores de OS Canonical, CIQ e SUSE, e o gerenciador de ambientes de desenvolvimento Flox (que habilita o gerenciador de pacotes Nix) para incorporar o CUDA em seus feeds de pacotes. Isso permite que o CUDA seja obtido de maneira mais centralizada, embutido em implantações corporativas maiores e em software. Como resultado, os desenvolvedores podem baixar e instalar seus aplicativos, e a plataforma garantirá que a versão correta do CUDA seja instalada nos bastidores. A NVIDIA vê isso como um marco significativo para reduzir atritos na implantação de software com GPU, mantendo o CUDA acessível, consistente e fácil de usar, independentemente de onde ou como os desenvolvedores escolham construir.

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

• Redução da complexidade de configuração: empacotar CUDA em feeds de pacotes facilita a instalação e a resolução de dependências, ajudando equipes a evitar conflitos de versão.
• Aceleração de implantação de workloads com GPU: torna mais fácil incluir suporte a CUDA em aplicações complexas como PyTorch e bibliotecas como OpenCV.
• Experiência CUDA consistente: ao colaborar com ecossistemas de OS e gerenciadores de pacotes, o CUDA permanece acessível e previsível em ambientes de implantação diversos.
• Flexibilidade e expansão: CUDA continua gratuito para obtenção, e os métodos de acesso existentes permanecem disponíveis juntamente com os novos canais de redistribuição; mais distribuidores devem participar.

Detalhes técnicos ou Implementação

• Redistribuição por terceiros: Canonical, CIQ, SUSE e Flox irão incorporar o CUDA em seus feeds de pacotes, permitindo que CUDA seja distribuído como parte de implantações corporativas maiores e de software.
• Instalação contínua: o objetivo é que os desenvolvedores façam o download de sua aplicação e o CUDA correto seja instalado nos bastidores, sem etapas manuais de instalação do CUDA.
• Acessos existentes permanecem: as vias tradicionais para obter o CUDA continuam disponíveis (Toolkit CUDA, contêiner CUDA e instalações Python via pip ou conda).
• Acesso gratuito mantido: obter o software CUDA da NVIDIA continua sendo gratuito, e as vias atuais permanecem disponíveis junto com as novas opções de redistribuição.
• Distribuidores adicionais: a NVIDIA indica que mais plataformas de terceiros participarão à medida que o ecossistema CUDA se expandir.

Tabela: Caminhos de acesso ao CUDA (visão geral)

Principais conclusões

• CUDA está sendo redistribuído por plataformas de terceiros para incorporar CUDA em feeds de pacotes, reduzindo atritos na implantação.
• Essa abordagem complementa os métodos existentes de acesso ao CUDA e enfatiza consistência entre OS e ecossistemas de pacotes.
• A mudança busca facilitar fluxos de trabalho com GPU em bibliotecas populares e estruturas, mantendo o CUDA gratuito para obtenção.
• Mais distribuidores devem participar, sinalizando adoção mais ampla no ecossistema.

Referências

• https://developer.nvidia.com/blog/developers-can-now-get-cuda-directly-from-their-favorite-third-party-platforms/