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7月17日消息，据Wccftech报导，英国新创公司Spectral Compute推出了一款名为“SCALE”的GPGPU编程工具包，将使得英伟达的CUDA生态软件能够在AMD的GPU上无缝运行。这代表着业界已经能够打破英伟达在GPU上的运算软件的主导地位。
CUDA是英伟达在2007年推出的一种并行计算平台和编程模型，其包含 CUDA 指令集架构（ISA）和 GPU 内部的并行计算引擎，通过与英伟达GPU硬件绑定，以实现软硬件结合的方式，充分释放GPU的并行计算潜能，推动了高性能计算、深度学习等领域的快速发展。经过多年的发展，众多的科学计算、人工智能应用都是基于CUDA打造的，这也使得围绕CUDA的生态非常的丰富。开发者如果要迁移到其他厂商的AI芯片平台，将会面临巨大挑战。同样，其他的AI芯片厂商想要争夺英伟达的客户，也将面临CUDA这条“护城河”的阻挠，除非其配套的开发工具能够很好的兼容CUDA软件生态，但这会带来巨大的研发投入和工作量，如果无法兼容，那么就将缺乏竞争力。
Spectral Compute公司CEO Michael Sondergaard认为，GPU应该有一个开放原始码的环境，这类似于现代的CPU，并且各种平台之间应该存在互连性。因此，SCALE充当了CUDA与其他硬件供应商之间兼容性落差的桥梁，希望最终消除市场中的排他性的限制。
根据Michael介绍，SCALE是一个GPGPU工具包，类似于英伟达CUDA工具包，它在编译CUDA代码时使用非英伟达GPU的二进位程序，最终消除了对翻译层的需求，可以在 AMD GPU 上原生运行 CUDA 程序。
Spectral Compute强调，SCALE已经开发了七年之久。它并不依赖英伟达的程序集，而是建立了兼容CUDA的工具链，这使得SCALE在多个平台之间具有高度适应性，例如AMD的RDNA GPU。此资源避免了程序集的转移，并允许开发人员使用其程序集的单一版本，因为SCALE无需使用其他语言就可以与CUDA兼容。
未来，随着SCALE的实施，英伟达的CUDA的地位将从专有变成相对广泛可用。然而，值得注意的是，SCALE本身并不是开放原始码，用户必须通过免费软件许可来下载。
Spectral Compute表示，他们已经在多个应用程序中测试了该软件，包括Blender、Llama-cpp、XGboost、FAISS、GOMC、STDGPU、Hashcat和英伟达Thrust，可应用AMD的RDNA 3和RDNA 2构架。
英伟达此前在其EULA中针对SCALE等平台列出了警告，对允许CUDA在第三方组件上运行的某些资源上表现出了一些不满。原因在于CUDA在英伟达当前能主导人工智能市场的过程中发挥了强大的作用，这使得英伟达似乎并不愿意该运算构架失去其在市场上独家领导地位。
值得一提的是，高通、谷歌和英特尔等大厂也计划联手打造全新的AI软件平台，以为英伟达的 CUDA 软件平台的潜在客户提供替代方案。他们计划通过利用英特尔 oneAPI 平台中的功能来实现这一目标。
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