開發人員仍然說，將代碼從NVIDIA的CUDA轉移到ROCM並不是一個平穩的過程，這意味著他們通常專注於建造單個芯片供應商。
“ ROCM很棒。這是一個開源，但在賣方的材料上運行”，拉特納 我對人群說 在6月的AI AI活動中。然後，他就模塊化軟件更便宜的原因而構成了體育場，並且GPU更快。
拉特納（Lattner）在AMD的討論代表了拉特納（Lattner）和戴維斯（Davis）在傳播關節福音時應該擁有的那種舞蹈。如今，NVIDIA和AMD都是業務的關鍵合作夥伴。在未來的宇宙中，他們也是直接的競爭對手。模塊化值的一部分是，它可以攜帶軟件以比NVidia更快地優化GPU，因為NVIDIA攜帶新GPU的幾個月之間可能存在很長的差距，並且當它發布“內核關鍵” – GPU軟件的關鍵部分。
“現在，AMD和NVIDIA的模塊化是免費的，但是隨著時間的流逝，您會看到這兩家公司都認為ROCM或CUDA威脅要成為位於芯片上的最好的軟件，” Munichiello說。還擔心潛在的雲客戶可能會阻止為Modular’s等軟件的額外床墊付費的需求。
GPU核心優化公司Mako的Co -Founder兼首席執行官Waleed Atallah說，GPU的寫作軟件也像“黑暗藝術”一樣。 “在GPU中繪製算法是一件奇怪的事情。有一億個軟件開發器，10,000個寫作GPU核心，也許一百可以做得很好。”
Mako生產AI代理以優化GPU編碼。一些開發人員認為，這是行業的未來，而不是建立通用編譯器或新的編程語言，例如模塊化。 Mako從Flybridge Capital和Neo Start Accelerator提供了850萬美元的資金。
Atallah說：“我們正在嘗試採用重複的方法來與AI進行編碼和自動化。” “通過使編譯代碼更容易，您可以成倍地增加可以執行此操作的人的數量。通過執行另一個編譯器是一個更穩定的解決方案。”
拉特納指出，模塊化還使用了AI編碼工具。但是該公司打算處理整個編碼堆棧，而不僅僅是核心。
投資者認為這種方法是可持續的，大約有2.5億個原因。拉特納（Lattner）就像是編碼燈一樣，以前已經製造了基礎架構項目開源LLVM以及蘋果的編程語言。他和戴維斯都堅信這是一個軟件問題，需要在大型技術環境之外解決，大多數公司都專注於為自己的技術堆棧構建軟件。
拉特納說：“當我離開Google時，我有點沮喪，因為我真的很想解決它。” “我們意識到他們不是聰明的人，這不是金錢，這不是一項技能。這是一個結構性問題。”
和尚在技術投資世界中分享了咒語觀眾：它說它押注了他們的創始人及其產品。慕尼黑羅告訴拉特納：“他非常有野心和急躁，但也很多時間。” “史蒂夫·喬布斯（Steve Jobs）也是如此 – 他沒有根據共識做出決定，但他通常是對的。”
