El panorama del aprendizaje automático está cambiando, y NVIDIA está jugando un papel clave en esta transformación. Aunque CUDA ha sido durante mucho tiempo el estándar dorado en cómputo acelerado por GPU, la compañía está apostando por Vulkan como una alternativa competitiva. Recientes avances en la compatibilidad de Vulkan con el aprendizaje automático han mostrado resultados impresionantes, desafiando incluso a CUDA en ciertos escenarios.
NVIDIA y el Aprendizaje Automático con Vulkan
Durante la conferencia Vulkanizada 2025, celebrada el mes pasado en Cambridge (Reino Unido), Jeff Bolz de NVIDIA presentó el trabajo que la empresa ha realizado en torno al aprendizaje automático impulsado por Vulkan. Un aspecto clave de esta iniciativa es la extensión VK-NV-cooperative-matrix2, una mejora sobre VK-KHR-cooperative-matrix que amplía las capacidades de cálculo acelerado más allá de los núcleos GEMM básicos.
Esta extensión es parte de la serie de controladores NVIDIA 5 y permite que los desarrolladores aprovechen mejor el hardware de las tarjetas gráficas NVIDIA GeForce RTX en tareas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
Llama.cpp y Vulkan: Resultados Sorprendentes
Un punto clave de la presentación de Bolz fue la implementación del modelo de IA Llama.cpp utilizando Vulkan. Los resultados de los puntos de referencia indicaron que la extensión VK-NV-cooperative-matrix2 permite un rendimiento altamente competitivo con CUDA. En algunos casos, incluso se observó que Vulkan superaba a CUDA en tareas específicas.
Este hallazgo es significativo porque demuestra que Vulkan, una API de código abierto y ampliamente adoptada, puede ofrecer beneficios de rendimiento similares a CUDA, que hasta ahora ha sido la solución propietaria líder de NVIDIA.
Compatibilidad y Disponibilidad
La nueva ruta de código Vulkan para Llama.cpp es compatible con todas las GPU NVIDIA GeForce RTX. Sin embargo, para aprovechar al máximo estas mejoras, es necesario utilizar el controlador beta de Vulkan o la versión estable de los controladores NVIDIA 575 cuando esté disponible. Esto permitirá a los desarrolladores acceder a las capacidades mejoradas de la Matriz Cooperativa 2 y maximizar el rendimiento en tareas de IA.
Implicaciones para el Ecosistema de Aprendizaje Automático
La apuesta de NVIDIA por Vulkan abre nuevas oportunidades en el ecosistema de aprendizaje automático. Hasta ahora, CUDA ha sido la tecnología dominante para desarrolladores que buscan optimizar sus modelos en GPUs NVIDIA. Sin embargo, el soporte mejorado de Vulkan podría facilitar una mayor interoperabilidad y reducir la dependencia de un ecosistema propietario.
Además, al ser Vulkan una API abierta, estos avances podrían beneficiar a un espectro más amplio de desarrolladores y empresas, permitiendo el uso de herramientas de aprendizaje automático en una mayor variedad de dispositivos y plataformas.
Los avances presentados en la conferencia Vulkanizada 2025 refuerzan la posición de Vulkan como una alternativa viable a CUDA en el aprendizaje automático. Con la extensión VK-NV-cooperative-matrix2 y el soporte en la serie de controladores NVIDIA 5, los desarrolladores tienen ahora una opción más flexible y competitiva para ejecutar sus modelos de IA.
Para aquellos interesados en explorar más a fondo estas innovaciones, NVIDIA ha puesto a disposición la presentación de Vulkan AI y los documentos PDF de la conferencia, proporcionando una visión detallada de los avances técnicos y su impacto en el campo del aprendizaje automático.
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