CUDA, ovvero Compute Unified Device Architecture. Come investire in CUDA?

Attualmente viviamo in tempi in cui lo sviluppo tecnologico è sorprendente. Ciò è più visibile in soluzioni come ChatGPT, che permette di ottenere informazioni in modo molto semplice, utilizzando una chat con una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale. Per molti anni, la potenza di calcolo e le capacità hardware hanno limitato molti concetti rimasti “sulla carta” per anni. Attualmente CUDA (Elaborazione dell'architettura dei dispositivi unificati) può fare veri miracoli in termini di prestazioni computazionali, a Azioni NVIDIA sono una prova finanziaria. In questo articolo spiegheremo cos'è CUDA e come puoi ottenere esposizione a questo mercato. Ti invitiamo a leggere!

Cos'è il CUDA?

CUDA è l'abbreviazione di Elaborazione dell'architettura dei dispositivi unificati. Si tratta di una piattaforma informatica che consente l'uso di processori grafici (GPU) per eseguire calcoli efficienti, ad esempio calcoli finanziari o simulazioni di fenomeni fisici. CUDA ti consente di utilizzare la tua scheda grafica per risolvere problemi complessi e cercare rapidamente set di dati. L'idea in sé non è nuova perché NVIDIA sviluppato questo progetto nel primo decennio del 21° secolo. Come puoi vedere, a volte una tecnologia impiega più di un decennio per essere adottata su larga scala.  Compute Unified Device Architecture è utile per supportare applicazioni che richiedono una quantità significativa di elaborazione parallela. In breve, CUDA è un software che gestisce i chip e consente una migliore comunicazione tra loro. Grazie a questa soluzione, i chip grafici GPU si trasformano in "macchine calcolatrici". Grazie a ciò, NVIDIA si è trasformata da azienda specializzata nel mercato dei giochi ad azienda chiave nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Si potrebbe dire che NVIDIA è il fornitore di pale in questo momento di febbre del mercato intelligenza artificiale.

Gli aspetti chiave relativi a CUDA includono:

• Linguaggio del software – nel caso di un linguaggio di programmazione, CUDA estende linguaggi come C, C++ o Fortran con strutture che consentono calcoli GPU paralleli.
• Modello di programmazione – consente ai programmatori o agli algoritmi di definire i kernel, ovvero funzioni che vengono eseguite in parallelo da molti thread sulla GPU.
• attrezzatura – uno dei grandi successi di NVIDIA è che CUDA può essere utilizzato con le GPU NVIDIA. L'architettura è progettata per velocizzare significativamente i calcoli. Grazie a questo, l'uso di CUDA "supera" i processori CPU standard.
• Ecosistema di strumenti – CUDA stesso è anche un ecosistema di strumenti che rende questa soluzione ancora più pratica. La piattaforma offre molti strumenti di sviluppo (inclusi compilatori, librerie, debugger e profiler). Grazie a loro puoi ottimizzare le applicazioni che utilizzano CUDA.

Compute Unified Device Architecture: uno dei vantaggi di NVIDIA

NVIDIA ha ottenuto un vantaggio competitivo grazie al fatto che l'azienda americana è stata pioniera nella creazione di una piattaforma di programmazione matura per GPU. Inizialmente si trattava di un mercato di nicchia, motivo per cui molti concorrenti con tasche profonde ignorarono lo sviluppo di questo progetto, perché all'inizio del 21° secolo non c'era molta richiesta per questo tipo di soluzioni. Un altro vantaggio era che la tecnologia sviluppata da NVIDIA era una soluzione proprietaria. Ciò significava che l’azienda non doveva condividere i risultati del proprio lavoro con potenziali concorrenti. Allo stesso tempo, CUDA è stato sviluppato non per il mercato generale, ma per i propri prodotti (GPU).  Grazie alla specializzazione, la piattaforma ha garantito un'elevata efficienza sull'hardware NVIDIA. Lavorare per migliorare il software e l'hardware ha portato le prestazioni della GPU a migliorare sempre di più. Il prossimo fattore che ha assicurato la crescita dinamica dei ricavi di NVIDIA è lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. I progressi nel campo dell’intelligenza artificiale o del deep learning hanno aumentato la domanda di apparecchiature informatiche più efficienti. Grazie a ciò, la domanda di soluzioni NVIDIA è salita alle stelle.

Vale la pena ricordare che i MIRACOLI sono stati raggiunti “maturità anticipata” prima del boom del DL (Deep Learning) e della creazione di strumenti di intelligenza artificiale. Grazie a questo, anche quando la richiesta di soluzioni cresceva in modo esponenziale, le librerie e gli strumenti erano già pronti. È stato creato un vasto ecosistema che ha reso l'utilizzo delle soluzioni NVIDIA ancora più desiderabile. Non sorprende quindi che la maggior parte dei principali framework di deep learning abbia adottato rapidamente il supporto nativo per l'accelerazione GPU CUDA. La soluzione di NVIDIA è diventata lo standard nel mondo dell'intelligenza artificiale. Poiché la soluzione NVIDIA non aveva rivali, l'utilizzo della piattaforma informatica è diventato uno standard nel mondo IT. Grazie a questo, la concorrenza è a pochi passi da NVIDIA. Finora i tentativi di AMD o Intel non hanno cambiato la situazione del mercato.

Applicazione del CUDA

La soluzione NVIDIA è una tecnologia chiave utilizzata nell'applicazione del deep learning e nell'analisi di set di dati molto grandi. Per questo motivo ci sono molte applicazioni di CUDA. Questi includono:

1. AI e DL: CUDA è una soluzione chiave che accelera il processo di formazione e le conclusioni derivanti dal deep learning, dall'intelligenza artificiale e da altre soluzioni avanzate relative all'operatività su grandi set di dati.
2. Elaborazione di immagini e video – grazie alla soluzione è possibile analizzare molto rapidamente un gran numero di immagini e video. Consentono inoltre una compressione o un filtraggio video più rapidi.
3. Simulazioni scientifiche e ingegneristiche – l’elevata efficienza consente una simulazione più accurata e veloce. Questi includono la fluidodinamica, la simulazione del movimento di particelle e materiali. Inoltre, possiamo menzionare la modellazione climatica (una questione molto complicata).
4. Analisi di dati numerici e testuali – l’elevata potenza di calcolo consente una rapida elaborazione dei dati. Ciò consente di eseguire progetti analitici avanzati in modo più economico. Questo può essere utilizzato nell'analisi finanziaria o, ad esempio, nell'ottimizzazione dell'inventario.
5. Crittografia – CUDA accelera anche gli algoritmi crittografici (crittografia, decrittografia, hashing). Puoi aspettarti che il settore della sicurezza digitale adotti i prodotti NVIDIA nei prossimi anni.

Naturalmente questi non sono tutti gli usi di CUDA. Dopotutto, può essere utilizzato anche per risolvere problemi chimici o fisici complessi. In sostanza, si potrebbe dire che l’unico limite è la nostra immaginazione.

Come investire in CUDA?

In effetti, la migliore esposizione a CUDA è l'acquisto di azioni di NVIDIA, che è leader in questo mercato. Certo, la concorrenza per l’azienda americana c’è, ma per ora è molto indietro.

Fonte: NVIDIA

Possiamo quindi vedere che la tecnologia avanzata CUDA, che ha rivoluzionato il calcolo parallelo, sta conquistando sempre più utenti. Questa è una buona notizia per l’azienda, perché la crescente popolarità di questa soluzione contribuisce a maggiori ricavi e profitti.

Vale la pena ricordare che i dati non vengono archiviati sulla GPU, ma devono essere trasferiti dalla memoria principale. Il trasferimento dei dati comporta un costo in termini di tempo di calcolo. Per ora, la tecnologia attuale non può compensare il costo del tempo perduto. Pertanto, è importante che i risparmi ottenuti utilizzando CUDA coprano più che questo costo.

Il grafico seguente mostra che l'architettura basata sull'Accelerated Copmuting è 25 volte più economica e diverse decine di volte più efficiente dal punto di vista energetico. Pertanto, questa soluzione non solo è più economica, ma è anche più efficiente dal punto di vista energetico, il che si adatta alle "tendenze verdi" sempre alla moda.

Fonte: NVIDIA

Il grafico seguente mostra perché la capitalizzazione della società è aumentata notevolmente negli ultimi trimestri. I ricavi legati al segmento “data center” sono letteralmente esplosi. Nell’anno fiscale 2024 hanno più volte superato il mercato principale, ovvero quello dei giochi. Il rapido aumento dei ricavi è stato seguito dai profitti. Il margine operativo nell'ultimo trimestre dell'anno fiscale 24 è stato del 61%, un risultato sorprendente. Si prevede che la redditività operativa diminuirà leggermente in futuro. Il livello sarà comunque elevato.

Fonte: NVIDIA

Naturalmente NVIDIA ha anche un piano per un ulteriore sviluppo. A lungo termine, il management dell'azienda prevede di raggiungere un fatturato di 1 miliardi di dollari. Attualmente i principali mercati (Servizi di data center e Gaming) dovrebbero generare meno della metà del valore. L'azienda vede un grande potenziale nell'automazione delle macchine e nella cosiddetta Omniverse Enterprise. Riuscirà l’azienda a realizzare i suoi piani ambiziosi? Il futuro lo dirà.

Fonte: NVIDIA

Broker che offrono ETF e azioni

Come investire in CUDA? Le azioni NVIDIA in portafoglio sembrano essere l'unica via, ma bisogna ammettere che si tratta di un portafoglio poco diversificato. La quota ridotta di questa azienda nel portafoglio totale degli investimenti è una voce della ragione che vale la pena implementare. Un numero crescente di broker forex dispone di un'offerta piuttosto ricca di azioni, ETF e CFD per questi strumenti.

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Riepilogo: miracoli, miracoli annunciati!

Grazie al suo approccio a lungo termine allo sviluppo del prodotto, NVIDIA ha dedicato molti anni allo sviluppo di un prodotto che non aveva ancora un grande mercato. Tuttavia non si trattava di investimenti ciechi. Designer e manager si sono resi conto che CUDA poteva essere utile nello sviluppo del mercato dell'intelligenza artificiale. Vale la pena ricordare che l’intelligenza artificiale nel primo decennio del 2012° secolo era la melodia del futuro. Solo dopo il XNUMX lo sviluppo di questo settore ha cominciato ad accelerare. Tenendo conto della forte concorrenza (ad es. Intel) ha dormito in questo mercato. Per ora c'è un leader e il gruppo che lo insegue. Grazie a ciò, NVIDIA è diventata quasi un monopolio nel mercato dell'ottimizzazione delle GPU. Per ora, AMD o Intel non hanno un prodotto paragonabile a CUDA. Anche il prodotto OpenCL non è ancora così avanzato. Per ora nessuno sta rompendo il monopolio di NVIDIA, ma ci sono voci secondo cui per uno sviluppo dell'intelligenza artificiale più rapido sarebbe meglio se esistessero diverse piattaforme simili a CUDA.

Grazie all’enorme sviluppo dell’intelligenza artificiale, NVIDIA è diventata una delle più grandi aziende al mondo (in termini di capitalizzazione). L'azienda americana è un ottimo esempio dell'esistenza del cosiddetto “facoltatività”. CUDA una volta veniva minimizzato come "giocattolo", non un prodotto pronto per la monetizzazione. Anni dopo, si è scoperto che questo capriccio aveva creato uno dei leader nel segmento rovente. NVIDIA continuerà a svilupparsi in modo dinamico? Lo scopriremo nei prossimi due anni.