始创公司Spectral Compute开辟可在AMD硬件上运行的新型CUDA编译器

Spectral Compute成立于2018年，开创团队由四位在高机能计算（HPC）优化范畴拥有总计约60年经验的资深工程师构成。该技巧的出生源于他们此前在人工智能企业工作时的亲自领会：面对英伟达GPU昂扬的成本以及当时市情上替代编译器不尽如人意的机能表示，他们决定应用LLVM和Clang自行开辟一套解决筹划。

Spectral团队认为CUDA在当前高机能计算范畴占据了约80%的代码份额，已成为事实上弗成撼动的工业标准。公司增长负责人朱利奥·马利泰斯塔（Giulio Malitesta）表示，他们采取的是CPU范畴成熟的行业标准，即经由过程编译器工程确保代码在不合架构上的可用性。这种办法类似于C++在AMD或ARM CPU上的运行方法，不再等待出现非硬件原因导致的机能鸿沟。

此前，市场上已有一些使CUDA具备可移植性的对象，但均存在局限性。例如，AMD的HIPIFY将CUDA代码转换为ROCm平台的C++，但难以充分应用PTX等底层特点；英特尔的SYCLomatic则平日只能迁徙约90%的代码，残剩部分仍需人工处理。比拟之下，Spectral经由过程从泉源重编译并对比NVCC输出进行成果验证，既包管了计算精度，又避免了机能损耗。基准测试显示，在AMD GPU上，SCALE在某些应用处景下的机能表示比拟基于HIPIFY的筹划有着数倍的晋升。

今朝，Spectral Compute的工作重心集中在AMD硬件上，但同时也致力于扩大对其他AI加快器的支撑，并持续优化英伟达平台上的编译机能。推敲到CUDA生态中宏大年夜的专用库依附（如cuDNN、cuTENSOR和cuDF），该公司正在积极扩大相干支撑，并筹划推出PyTorch兼容功能，以更好地融入主流人工智能工作流。

与市情上现有的将CUDA代码转译为其他说话或在已编译二进制文件长进行操作的对象不合，SCALE本质上是一个自力的编译器。它经由过程直接针对目标硬件重编译CUDA源代码来实现跨平台支撑。这种工作模式类似于CPU编译器，旨在使代码可以或许在不合架构上运行，并将机能差别重要归因于硬件本身，而非编译器产生的额外损耗。

尽管该公司的目标是打破硬件壁垒，但他们强调并非要与英伟达直接竞争，而是寻求行业中立。事实上，Spectral已于2026年6月参加英伟达的Inception始创企业搀扶筹划。公司治理层表示，他们欲望与行业各方保持优胜合作，实现“真正中立”。

SCALE编译器已投入市场运营约两年时光，并拥有约30人的技巧团队。今朝该产品重要针对贸易用户收费，同时向学术和非营利机构免费开放。该软件已在包含橡树岭国度实验室的“前沿”（Frontier）超等计算机在内的多个大年夜型计算体系中进行了测试。对于寻求效力的科研人员而言，SCALE供给了一条极具吸引力的路径：无需重写宏大年夜的代码库或从现有的工作流中迁徙，只需经由过程简单的从新编译，即可实现跨平台运行并获得预期的机能表示。在当前全球对GPU及AI基本举措措施需求激增的背景下，Spectral Compute正试图经由过程重构CUDA的应用方法，将行业标准与特定硬件供给商进行解耦。