Depois que a AMD confirmou no mês passado que estava avançando com planos de abrir o código-fonte de sua pilha de GPU após reclamações da Tiny Corp, finalmente vimos o primeiro passo significativo através do lançamento da Documentação do MES em GPUOpen.com. MES significa Micro Engine Scheduler, que corresponde a como os gráficos e o trabalho de computação são agendados nas GPUs – as GPUs AMD RDNA 3, em particular, são especificadas nesta nova documentação.
Embora esta seja de fato uma das coisas que a Tiny Corp pediu, eles já notaram no Twitter que estão contornando o MES em seu back-end junto com a maior parte do MEC. A Tiny Corp, para quem não conhece, está focada na construção de poderosas estações de trabalho de IA em um espaço pequeno e com preço mais baixo do que o atual hardware de IA de última geração.
Portanto, parece que o estímulo anterior da Tiny Corp à AMD foi bem-sucedido, mas não rápido o suficiente para impedi-los de implementar uma solução alternativa para MES. O objetivo da Tiny Box de “comoditizar o petaflop” com a ajuda de caixas de IA de alto desempenho da AMD ou Nvidia deve ficar um pouco mais fácil com o código-fonte aberto do software e da documentação da AMD. Espera-se que o firmware MES que acompanha esta documentação seja lançado nas próximas semanas e provavelmente só será mantido por questões legais, pois se torna de código aberto.
Espera-se que partes adicionais da pilha de software AMD Radeon sejam de código aberto ao longo do ano, ecoando declarações anteriores da AMD. Anteriormente, a Tiny Corp parecia descontente com o progresso da AMD até agora, mas a AMD ainda pode conseguir conquistar a Tiny Corp e outros prosumers que buscam alternativas para a Nvidia. A potência bruta do hardware determina que o Tiny Box da AMD deve ser facilmente igual ao da Nvidia por um preço muito mais barato, mas o status atual do estoque de software da AMD impede que isso seja verdade.
A Tiny Corp e outras empresas esperam levar a AMD a abrir o código-fonte de sua pilha de software para tornar esses problemas de software mais fáceis de diagnosticar e corrigir. Com alguma sorte, isso pode ser feito com eficiência suficiente para começar a dar à Nvidia alguma competição real no mercado de computação GPU, especialmente no que diz respeito à IA e cargas de trabalho semelhantes.