Rào cản của NVIDIA bị Claude vượt qua chỉ trong 30 phút! Thế độc quyền của CUDA suốt 20 năm có thể sắp thoái trào.
Claude Code đã trực tiếp phá vỡ rào cản của NVIDIA, và chỉ mất đúng 30 phút! Gần đây, cộng đồng công nghệ đã thực sự bùng nổ trước một thông tin gây chấn động: trên nền tảng Reddit, lập trình viên có tên johnnytshi chia sẻ một thao tác có thể phá vỡ rào cản khi dùng Claude Code chỉ trong 30 phút đã thành công chuyển toàn bộ mã backend CUDA hoàn chỉnh sang nền tảng ROCm của AMD, mà không cần bất kỳ lớp chuyển đổi trung gian nào.
“CUDA mất 20 năm để xây dựng rào cản này, nhưng có thể nó sẽ biến mất trong vòng 6 tháng tới”, johnnytshi nhận định.
Claude Code là công cụ AI lập trình dạng tác tử (agent) do công ty Anthropic của Mỹ phát triển, có khả năng hiểu sâu logic mã nguồn, hỗ trợ chuyển port, viết và chỉnh sửa code. Công cụ này gần đây đang gây sốt trong giới lập trình.
Theo johnnytshi, toàn bộ quá trình chuyển đổi diễn ra mà không cần viết tay một dòng code nào. Hiệu suất đáng kinh ngạc này cho thấy khoảng cách giữa hai hệ sinh thái CUDA và ROCm đang bị thu hẹp một cách trực diện.
Đáng chú ý hơn, lần chuyển đổi này hoàn toàn không sử dụng các công cụ trung gian truyền thống như lớp dịch Hipify, mà chỉ cần thực hiện thông qua một lệnh dòng lệnh (CLI) duy nhất.
Ngay cả Phó Chủ tịch phụ trách phát triển phần mềm của AMD, ông Anush Elangovan, cũng bày tỏ sự kinh ngạc và cho rằng tương lai của lập trình GPU chắc chắn sẽ thuộc về các AI tác tử. Thông tin vừa được lan truyền đã khiến cộng đồng mạng dậy sóng, nhiều người trong ngành cảm thán rằng: hào lũy CUDA mà NVIDIA duy trì suốt nhiều năm có lẽ đang lung lay. Vậy rốt cuộc chuyện gì đang xảy ra?
Là một công cụ chạy trên khung tác tử AI, ưu thế cốt lõi của Claude Code nằm ở khả năng “tư duy độc lập”. Trong quá trình chuyển mã, nó không đơn thuần thay thế từ khóa một cách máy móc, mà có thể hiểu sâu logic chương trình, đặc biệt là nguyên lý vận hành ở tầng thấp của các kernel chuyên biệt.
Theo chia sẻ của johnnytshi, thách thức lớn nhất trong lần port này – sự khác biệt về cách bố trí dữ liệu giữa hai nền tảng – cũng đã được Claude Code xử lý hoàn hảo, đảm bảo tính nhất quán của logic tính toán cốt lõi trong kernel.
Điều đáng kinh ngạc hơn nữa là toàn bộ quy trình chỉ mất 30 phút, không cần dựng môi trường dịch phức tạp như Hipify, mà có thể hoàn tất trực tiếp qua dòng lệnh. Điều này đã phá vỡ hoàn toàn rào cản di chuyển giữa CUDA và ROCm.
Cần biết rằng, vị thế thống trị của NVIDIA trong lĩnh vực GPU phần lớn được xây dựng trên nền tảng hệ sinh thái CUDA. Hiện nay, CUDA gần như đã trở thành tiêu chuẩn ngành, với vô số framework AI, thư viện học sâu và công cụ tính toán khoa học phụ thuộc chặt chẽ vào nó.
Trong khi đó, ROCm của AMD dù có năng lực kỹ thuật mạnh mẽ, nhưng từ lâu vẫn bị hạn chế bởi hệ sinh thái chưa hoàn thiện và chi phí chuyển đổi cao đối với lập trình viên, khiến nó khó có thể cạnh tranh sòng phẳng với CUDA.
Việc Claude Code thực hiện chuyển mã “không cần viết code, thời gian cực ngắn” lần này rõ ràng đã tiếp thêm động lực mạnh mẽ cho hệ sinh thái ROCm. Khi năng lực chuyển mã của các AI tác tử tiếp tục được cải thiện, trong tương lai có thể sẽ có ngày càng nhiều mã CUDA dễ dàng chạy trên GPU AMD.
Dĩ nhiên, do việc viết kernel đòi hỏi tối ưu sâu ở cấp độ phần cứng, vẫn có ý kiến cho rằng Claude Code hiện chưa thực sự hoàn hảo ở khía cạnh này, đặc biệt là với các cấu trúc bộ nhớ đệm chuyên biệt.
Tuy vậy, chỉ riêng bước khởi đầu này cũng đủ cho thấy thế độc quyền hệ sinh thái của NVIDIA có thể đang đứng trước những biến số mới.
Thực tế, ngay trong tháng trước, việc NVIDIA phát hành CUDA 13.1 cũng đã làm dấy lên tranh luận về việc “hào lũy” CUDA có bị suy yếu hay không, dù NVIDIA gọi đây là “bản nâng cấp lớn và toàn diện nhất kể từ khi CUDA ra đời năm 2006”. Điểm thay đổi lớn nhất của CUDA 13.1 là mô hình lập trình CUDA Tile – một mô hình dựa trên các khối dữ liệu (tile), với mục tiêu giảm mạnh rào cản lập trình GPU. Theo đó, lập trình viên chỉ cần tập trung tổ chức dữ liệu theo khối và thực hiện tính toán, còn các vấn đề phức tạp như lập lịch luồng, bố trí bộ nhớ hay ánh xạ tài nguyên phần cứng sẽ do trình biên dịch và hệ thống runtime tự động xử lý.
Jim Keller, nhân vật kỳ cựu trong giới thiết kế chip – từng tham gia phát triển AMD Zen, Apple A-series và Tesla Autopilot, cho rằng nếu tương lai lập trình GPU chuyển dần sang mô hình dựa trên tile, một khi lập trình viên đã quen với cách tiếp cận này, cùng một logic chương trình sẽ dễ dàng được port sang các phần cứng GPU khác nhau hơn, thay vì bị ràng buộc chặt với phần cứng NVIDIA như CUDA trước đây. Điều này có thể mở ra cơ hội cho AMD, Intel hoặc các công ty AI mới nổi tham gia cuộc chơi.
Dự án trên github
github.com
“CUDA mất 20 năm để xây dựng rào cản này, nhưng có thể nó sẽ biến mất trong vòng 6 tháng tới”, johnnytshi nhận định.
Claude Code là công cụ AI lập trình dạng tác tử (agent) do công ty Anthropic của Mỹ phát triển, có khả năng hiểu sâu logic mã nguồn, hỗ trợ chuyển port, viết và chỉnh sửa code. Công cụ này gần đây đang gây sốt trong giới lập trình.
Đáng chú ý hơn, lần chuyển đổi này hoàn toàn không sử dụng các công cụ trung gian truyền thống như lớp dịch Hipify, mà chỉ cần thực hiện thông qua một lệnh dòng lệnh (CLI) duy nhất.
Ngay cả Phó Chủ tịch phụ trách phát triển phần mềm của AMD, ông Anush Elangovan, cũng bày tỏ sự kinh ngạc và cho rằng tương lai của lập trình GPU chắc chắn sẽ thuộc về các AI tác tử. Thông tin vừa được lan truyền đã khiến cộng đồng mạng dậy sóng, nhiều người trong ngành cảm thán rằng: hào lũy CUDA mà NVIDIA duy trì suốt nhiều năm có lẽ đang lung lay. Vậy rốt cuộc chuyện gì đang xảy ra?
Là một công cụ chạy trên khung tác tử AI, ưu thế cốt lõi của Claude Code nằm ở khả năng “tư duy độc lập”. Trong quá trình chuyển mã, nó không đơn thuần thay thế từ khóa một cách máy móc, mà có thể hiểu sâu logic chương trình, đặc biệt là nguyên lý vận hành ở tầng thấp của các kernel chuyên biệt.
Theo chia sẻ của johnnytshi, thách thức lớn nhất trong lần port này – sự khác biệt về cách bố trí dữ liệu giữa hai nền tảng – cũng đã được Claude Code xử lý hoàn hảo, đảm bảo tính nhất quán của logic tính toán cốt lõi trong kernel.
Điều đáng kinh ngạc hơn nữa là toàn bộ quy trình chỉ mất 30 phút, không cần dựng môi trường dịch phức tạp như Hipify, mà có thể hoàn tất trực tiếp qua dòng lệnh. Điều này đã phá vỡ hoàn toàn rào cản di chuyển giữa CUDA và ROCm.
Cần biết rằng, vị thế thống trị của NVIDIA trong lĩnh vực GPU phần lớn được xây dựng trên nền tảng hệ sinh thái CUDA. Hiện nay, CUDA gần như đã trở thành tiêu chuẩn ngành, với vô số framework AI, thư viện học sâu và công cụ tính toán khoa học phụ thuộc chặt chẽ vào nó.
Trong khi đó, ROCm của AMD dù có năng lực kỹ thuật mạnh mẽ, nhưng từ lâu vẫn bị hạn chế bởi hệ sinh thái chưa hoàn thiện và chi phí chuyển đổi cao đối với lập trình viên, khiến nó khó có thể cạnh tranh sòng phẳng với CUDA.
Việc Claude Code thực hiện chuyển mã “không cần viết code, thời gian cực ngắn” lần này rõ ràng đã tiếp thêm động lực mạnh mẽ cho hệ sinh thái ROCm. Khi năng lực chuyển mã của các AI tác tử tiếp tục được cải thiện, trong tương lai có thể sẽ có ngày càng nhiều mã CUDA dễ dàng chạy trên GPU AMD.
Dĩ nhiên, do việc viết kernel đòi hỏi tối ưu sâu ở cấp độ phần cứng, vẫn có ý kiến cho rằng Claude Code hiện chưa thực sự hoàn hảo ở khía cạnh này, đặc biệt là với các cấu trúc bộ nhớ đệm chuyên biệt.
Tuy vậy, chỉ riêng bước khởi đầu này cũng đủ cho thấy thế độc quyền hệ sinh thái của NVIDIA có thể đang đứng trước những biến số mới.
Thực tế, ngay trong tháng trước, việc NVIDIA phát hành CUDA 13.1 cũng đã làm dấy lên tranh luận về việc “hào lũy” CUDA có bị suy yếu hay không, dù NVIDIA gọi đây là “bản nâng cấp lớn và toàn diện nhất kể từ khi CUDA ra đời năm 2006”. Điểm thay đổi lớn nhất của CUDA 13.1 là mô hình lập trình CUDA Tile – một mô hình dựa trên các khối dữ liệu (tile), với mục tiêu giảm mạnh rào cản lập trình GPU. Theo đó, lập trình viên chỉ cần tập trung tổ chức dữ liệu theo khối và thực hiện tính toán, còn các vấn đề phức tạp như lập lịch luồng, bố trí bộ nhớ hay ánh xạ tài nguyên phần cứng sẽ do trình biên dịch và hệ thống runtime tự động xử lý.
Jim Keller, nhân vật kỳ cựu trong giới thiết kế chip – từng tham gia phát triển AMD Zen, Apple A-series và Tesla Autopilot, cho rằng nếu tương lai lập trình GPU chuyển dần sang mô hình dựa trên tile, một khi lập trình viên đã quen với cách tiếp cận này, cùng một logic chương trình sẽ dễ dàng được port sang các phần cứng GPU khác nhau hơn, thay vì bị ràng buộc chặt với phần cứng NVIDIA như CUDA trước đây. Điều này có thể mở ra cơ hội cho AMD, Intel hoặc các công ty AI mới nổi tham gia cuộc chơi.
Dự án trên github
feat: Add ROCm backend with attention network support by johnnytshi · Pull Request #2375 · LeelaChessZero/lc0
Implemented a complete ROCm backend for AMD GPUs, enabling support for modern attention-based chess networks on RDNA 3.5 and other AMD architectures. Implementation Details: Added full ROCm backen...
github.com