Çin'in yerli çiplerle yabancı çipleri değiştirme çabalarına rağmen, lider model geliştiricileri Nvidia çipleriyle eğitim yapmaya devam ediyor. Huawei'nin Ascend çipleri için yazılım geçişi, maliyetli bir mühendislik zorluğuna dönüşüyor. Nvidia'nın CUDA platformu, geliştiricilerin mevcut kodlarını yeniden yazması gerektiği için Huawei'nin CANN alternatifine geçişi zorlaştırıyor.

Yazılım, Nvidia'yı bir adım öne çıkarıyor. Bir Shanghai üniversitesine bağlı araştırma enstitüsünde model geliştiricisi olan James Wang, Huawei'nin Ascend çiplerine geçişin süresini ve maliyetini en az %50 artırabileceğini tahmin ediyor. Açık kaynaklı modellerin geçişi daha kolay olsa da, kaynak kodu açık olmayan modeller için 10 mühendis ve altı aydan fazla ek çalışma gerekebilir.

Çin'in çip bağımsızlığı çabaları, yalnızca yerli çipler üretmekten öte bir şeyi gerektiriyor. Geliştiricilerin Nvidia'nın CUDA ekosistemine rakip olabilecek yazılım araçları, kütüphaneler ve optimize edilmiş iş akışlarına ihtiyacı var. Eğitim, hâlâ en zor engel olarak kalıyor, çünkü model eğitimi, karmaşık iş yüklerini büyük kümelerde tekrar tekrar çalıştırmayı gerektiriyor.