Сегодня 14 июля 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Стартап Spectral Compute адаптировал CUDA под ускорители AMD — лучше, чем сама AMD

Небольшой лондонский стартап Spectral Compute разработал компилятор CUDA, который при запуске на оборудовании AMD превосходит инструменты, разработанные самой AMD. Компания сделала ставку на то, что по-настоящему доминирующим решением в области высокопроизводительных вычислений (HPC) и искусственного интеллекта является комплекс CUDA, а не оборудование Nvidia.

 Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

Spectral Compute разработала компилятор SCALE, выступающий заменой компилятору Nvidia NVCC и позволяющий запускать существующий код CUDA на другом оборудовании, включая ускорители AMD — никаких изменений в исходный код вносить не требуется. В отличие от инструментов, которые транслируют CUDA на другие языки или работают с уже скомпилированными файлами, SCALE выступает как полноценный компилятор, и он компилирует код CUDA непосредственно под целевое оборудование. Принцип его работы аналогичен механизмам работы компиляторов для центральных процессоров: код выполняется на различных архитектурах, а разница в производительности обусловливается лишь аппаратной частью, а не компилятором.

Разработчик исходит из того, что CUDA сохранит свои позиции в будущем — сейчас на долю этой технологии приходятся около 80 % кода в сфере HPC. Решения от Spectral Compute опередили существующие аналоги. AMD HIPIFY преобразует код CUDA в C++ для платформы ROCm, но не задействует в полной мере низкоуровневые возможности. Intel SYCLomatic переводит около 90 % кода, но 10 % приходится дорабатывать вручную. Метод Spectral Compute позволяет избежать подобных компромиссов: перекомпиляция исходного кода и сверка результатов с NVCC позволяют сохранить точность вычислений и повысить производительность. На графических процессорах AMD средства SCALE могут превосходить HIPIFY до шестикратных значений.

Пока компания занимается в первую очередь оборудованием AMD, но работает и над поддержкой других архитектур ускорителей для задач ИИ, включая оборудование самой Nvidia — и для него сохраняется возможность повысить производительность за счёт более эффективной компиляции. Spectral также работает над расширением поддержки таких библиотек CUDA как cuDNN, cuTENSOR и cuDF, планируя обеспечить совместимость с PyTorch для лучшей интеграции в типичные рабочие процессы в области ИИ. К прямой конкуренции с Nvidia в Spectral не стремятся — в июне компания присоединилась к программе Nvidia Inception. Она готова сотрудничать со всеми игроками в отрасли, поддерживая хорошие отношения и с Nvidia, и с AMD. В компании работают около 30 сотрудников. Коммерческим компаниям компилятор продаётся, а академическим и некоммерческим организациям предоставляется бесплатно. Spectral стремится сохранить CUDA в качестве стандарта, но устранить зависимость отрасли от одного производителя оборудования.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Стартап Spectral Compute адаптировал CUDA под ускорители AMD — лучше, чем сама AMD 42 мин.
Несмотря на окончание поддержки, Destiny 2 продолжает привлекать в Steam на порядок больше игроков, чем Marathon 2 ч.
Запрет соцсетей для подростков в Австралии провалился — оказалось достаточно соврать о возрасте 2 ч.
Швейцария проверит Google за навязывание своего поиска в Android 2 ч.
Фронтмен My Chemical Romance оказался фанатом Baldur’s Gate, который не играл в Baldur’s Gate 3 — Larian спешит на помощь 4 ч.
Россияне массово жалуются на проблемы с доступом к Google, GitHub и сайту Apple 4 ч.
Ubisoft на фоне критики DLC для Assassin’s Creed Black Flag Resynced отказалась от идеи, что микротранзакции делают игры веселее 5 ч.
Apple научила iOS 26.6 предупреждать об опасных сообщениях в iMessage 5 ч.
«Вы платите за ИИ дважды»: глава Microsoft предупредил бизнес о скрытой цене ИИ 6 ч.
По всему миру перестал работать принадлежащий Telegram домен t.me 7 ч.