La startup britannica Spectral Compute ha presentato SCALE, un innovativo toolkit GPGPU che consente al popolare framework CUDA di Nvidia di funzionare senza problemi sulle GPU di AMD.
SCALE rappresenta un importante passo avanti nell'interoperabilità tra piattaforme GPU, permettendo agli sviluppatori di eseguire codice CUDA su hardware non-NVIDIA senza necessità di porting del codice.
Secondo Michael Sondergaard, CEO di Spectral Compute:
"Dovrebbe essere possibile scrivere il codice una volta sola ed eseguirlo su qualsiasi piattaforma hardware. Questo è già realtà per il codice CPU da anni, perché non per le GPU? SCALE colma il divario di compatibilità tra CUDA e l'hardware di altri produttori."
SCALE è stato sviluppato per 7 anni e non si basa sul codice di Nvidia, ma costruisce una propria toolchain compatibile con CUDA. Ciò lo rende altamente adattabile a diverse piattaforme, come le GPU AMD RDNA.
A differenza di altri progetti come ZLUDA, SCALE non richiede uno strato di traduzione ma utilizza binari nativi per le GPU non-Nvidia durante la compilazione del codice CUDA.
I principali vantaggi di SCALE includono:
- Eliminazione della necessità di porting del codice
- Possibilità di lavorare con un'unica versione del codebase
- Compatibilità a livello di sorgente con CUDA
Spectral Compute ha testato SCALE con successo su diverse applicazioni come Blender, Llama-cpp, XGboost e altre, utilizzando architetture AMD RDNA 2 e 3.
Mentre SCALE non è open source, è disponibile attraverso una licenza software gratuita. Questa mossa potrebbe influenzare significativamente lo status di esclusività di CUDA, rendendolo più ampiamente disponibile.
Nvidia ha già mostrato resistenza verso strumenti simili, includendo avvertimenti nel suo EULA. L'azienda vede CUDA come un elemento chiave del suo dominio nel mercato dell'intelligenza artificiale e probabilmente non cederà facilmente questa posizione di vantaggio.