Hail the Judge
Ta chơi xong không trả tiền, vậy đâu có gọi là bán
Trung Quốc đang đẩy mạnh giấc mơ tự chủ công nghệ, và sự xuất hiện của bộ công cụ lập trình GPU MUSA từ Moore Threads là một cột mốc đáng chú ý. Được thiết kế như một đối thủ của CUDA từ Nvidia, MUSA hỗ trợ dòng GPU nội địa MUSA MTT, giúp giảm phụ thuộc vào phần cứng phương Tây giữa bối cảnh các lệnh cấm xuất khẩu từ Mỹ. Với khả năng chuyển đổi mã CUDA, hỗ trợ AI và tính tương thích rộng, MUSA không chỉ là giải pháp thay thế mà còn mở ra tiềm năng cho các hệ sinh thái công nghệ độc lập.
MUSA, viết tắt của Moore Threads Unified System Architecture, là một hệ sinh thái lập trình GPU toàn diện bao gồm trình biên dịch MCC, thư viện thời gian chạy MUSA Runtime, bộ thư viện chuyên dụng MUSA-X, cùng các công cụ gỡ lỗi và phân tích hiệu năng, theo Tom’s Hardware. Điểm nổi bật của MUSA là công cụ Musify, cho phép chuyển đổi mã CUDA sang môi trường MUSA, tương tự cách zLUDA dịch mã PTX thời gian thực, giúp các nhà phát triển tận dụng mã sẵn có mà không cần viết lại từ đầu, theo Wccftech. Phiên bản MUSA SDK 4.0.1 tương thích với bộ xử lý x86 từ Intel trên Ubuntu và Hygon trên Kylin, chứng tỏ khả năng tích hợp linh hoạt với các nền tảng nội địa lẫn quốc tế. Moore Threads đã thể hiện sức mạnh của MUSA qua các demo như tổng hợp giọng nói, tạo ảnh AI, xử lý hình ảnh, và mô hình hóa khuôn mặt 3D bằng AI, nhiều trong số đó chạy trên GPU trung tâm dữ liệu MTT S3000, theo Moore Threads.
Sự ra đời của MUSA phản ánh nỗ lực của Trung Quốc trong việc xây dựng ngành bán dẫn độc lập, đặc biệt khi Mỹ áp đặt lệnh cấm xuất khẩu chip AI tiên tiến, bộ nhớ băng thông cao (HBM), thiết bị sản xuất và wafer silicon từ các hãng như Intel, TSMC, Samsung, theo Reuters. GPU đóng vai trò cốt lõi trong học máy hiện đại nhờ khả năng tính toán song song, và MUSA cung cấp một nền tảng thay thế CUDA – vốn thống trị nhờ sự trưởng thành, hỗ trợ mạnh mẽ và hệ sinh thái rộng lớn. Dù MUSA chưa thể sánh ngang CUDA về độ hoàn thiện, nó vẫn hấp dẫn với các khách hàng nội địa Trung Quốc, đặc biệt trong các môi trường quy mô nhỏ, theo Tom’s Hardware. Các GPU MTT S3000 và S4000 của Moore Threads, với hiệu năng lần lượt 15,2 TFLOPS và 25 TFLOPS FP32, tuy kém xa Nvidia H100 (4000 TFLOPS INT8), nhưng đủ để đáp ứng nhu cầu AI cơ bản như suy luận mô hình ngôn ngữ lớn, theo VideoCardz.
MUSA không phải là nỗ lực duy nhất thách thức CUDA. AMD với ROCm cũng đang xây dựng nền tảng mở, nhưng hỗ trợ phần cứng của họ còn hạn chế so với Nvidia, theo AnandTech. Moore Threads, được thành lập năm 2020 bởi cựu phó chủ tịch Nvidia Trung Quốc Zhang Jianzhong, đã huy động 343,9 triệu USD năm 2024 và hợp tác với các gã khổng lồ như China Mobile, Lenovo, theo The Register. Tuy nhiên, MUSA có thể là phần mềm độc quyền, không mở mã nguồn, hạn chế sức hút với lập trình viên quốc tế, theo Tom’s Hardware. Dù vậy, Trung Quốc đang đầu tư mạnh vào sản xuất chip nội địa, với SMIC tiến gần đến quy trình 7nm và CXMT phát triển HBM, cho thấy quyết tâm thoát khỏi sự phụ thuộc, theo Nikkei Asia. MUSA còn hỗ trợ các khung AI như PyTorch, TensorFlow qua torch_musa, tăng tính thân thiện với nhà phát triển, theo GitHub.
#cuộcchiếnAI
MUSA, viết tắt của Moore Threads Unified System Architecture, là một hệ sinh thái lập trình GPU toàn diện bao gồm trình biên dịch MCC, thư viện thời gian chạy MUSA Runtime, bộ thư viện chuyên dụng MUSA-X, cùng các công cụ gỡ lỗi và phân tích hiệu năng, theo Tom’s Hardware. Điểm nổi bật của MUSA là công cụ Musify, cho phép chuyển đổi mã CUDA sang môi trường MUSA, tương tự cách zLUDA dịch mã PTX thời gian thực, giúp các nhà phát triển tận dụng mã sẵn có mà không cần viết lại từ đầu, theo Wccftech. Phiên bản MUSA SDK 4.0.1 tương thích với bộ xử lý x86 từ Intel trên Ubuntu và Hygon trên Kylin, chứng tỏ khả năng tích hợp linh hoạt với các nền tảng nội địa lẫn quốc tế. Moore Threads đã thể hiện sức mạnh của MUSA qua các demo như tổng hợp giọng nói, tạo ảnh AI, xử lý hình ảnh, và mô hình hóa khuôn mặt 3D bằng AI, nhiều trong số đó chạy trên GPU trung tâm dữ liệu MTT S3000, theo Moore Threads.
Sự ra đời của MUSA phản ánh nỗ lực của Trung Quốc trong việc xây dựng ngành bán dẫn độc lập, đặc biệt khi Mỹ áp đặt lệnh cấm xuất khẩu chip AI tiên tiến, bộ nhớ băng thông cao (HBM), thiết bị sản xuất và wafer silicon từ các hãng như Intel, TSMC, Samsung, theo Reuters. GPU đóng vai trò cốt lõi trong học máy hiện đại nhờ khả năng tính toán song song, và MUSA cung cấp một nền tảng thay thế CUDA – vốn thống trị nhờ sự trưởng thành, hỗ trợ mạnh mẽ và hệ sinh thái rộng lớn. Dù MUSA chưa thể sánh ngang CUDA về độ hoàn thiện, nó vẫn hấp dẫn với các khách hàng nội địa Trung Quốc, đặc biệt trong các môi trường quy mô nhỏ, theo Tom’s Hardware. Các GPU MTT S3000 và S4000 của Moore Threads, với hiệu năng lần lượt 15,2 TFLOPS và 25 TFLOPS FP32, tuy kém xa Nvidia H100 (4000 TFLOPS INT8), nhưng đủ để đáp ứng nhu cầu AI cơ bản như suy luận mô hình ngôn ngữ lớn, theo VideoCardz.
MUSA không phải là nỗ lực duy nhất thách thức CUDA. AMD với ROCm cũng đang xây dựng nền tảng mở, nhưng hỗ trợ phần cứng của họ còn hạn chế so với Nvidia, theo AnandTech. Moore Threads, được thành lập năm 2020 bởi cựu phó chủ tịch Nvidia Trung Quốc Zhang Jianzhong, đã huy động 343,9 triệu USD năm 2024 và hợp tác với các gã khổng lồ như China Mobile, Lenovo, theo The Register. Tuy nhiên, MUSA có thể là phần mềm độc quyền, không mở mã nguồn, hạn chế sức hút với lập trình viên quốc tế, theo Tom’s Hardware. Dù vậy, Trung Quốc đang đầu tư mạnh vào sản xuất chip nội địa, với SMIC tiến gần đến quy trình 7nm và CXMT phát triển HBM, cho thấy quyết tâm thoát khỏi sự phụ thuộc, theo Nikkei Asia. MUSA còn hỗ trợ các khung AI như PyTorch, TensorFlow qua torch_musa, tăng tính thân thiện với nhà phát triển, theo GitHub.
#cuộcchiếnAI
