Spectral Compute 要让 CUDA 摆脱 Nvidia 束缚

Alternative(s) to run CUDA on non-Nvidia hardware

Nvidia 凭借 GPU 硬件大获成功，其 CUDA 语言更成了 AI 和 HPC 领域的默认标准。但 Spectral Compute 团队受够了硬件绑定和高昂成本，决定让 CUDA 代码能在非 Nvidia 芯片上运行。他们推出了 SCALE 编译器，基于 CLang 和 LLVM 技术，作为 NVCC 的直接替代品。相比 AMD 的 HIPIFY 或 Intel 的 SYCLomatic，SCALE 在 AMD GPU 上实现了近 6 倍的性能提升，甚至还能优化 Nvidia 自家硬件的表现。Spectral 已与 Nvidia 建立合作，保持中立立场，致力于打破生态壁垒，让开发者自由选择硬件。

"我们需要接受 CUDA 是高性能计算事实标准这一现实，然后作为编译器工程师，努力将其移植到非 Nvidia 平台上，甚至提升其在 Nvidia GPU 上的表现。"