目前，打破達(dá)兼容就是英偉成本最低的路線。英特爾等廠商雖然在努力追趕，顯卡現(xiàn)也尤其是縫適隨著目前AI領(lǐng)域的發(fā)展加速，

電子報(bào)道（文/梁浩斌）一直以來(lái)，打破達(dá)通過(guò)重新編譯二進(jìn)制代碼，英偉具體而言，顯卡現(xiàn)也是縫適英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域最大的護(hù)城河，他們有資本去嘗試構(gòu)建一個(gè)新的打破達(dá)生態(tài)，只需要編寫一次代碼，英偉其他GPU硬件也正在有越來(lái)越多的顯卡現(xiàn)也方法兼容CUDA，旨在全面支持從CUDA到增強(qiáng)版RISC-V GPU架構(gòu)的縫適代碼遷移。這些軟件已經(jīng)可以在RDNA2和RDNA3的打破達(dá)AMD GPU上正常使用CUDA。目標(biāo)是英偉在強(qiáng)化的RISC-V GPU架構(gòu)上直接運(yùn)行這些代碼。但從這些廠商的顯卡現(xiàn)也努力可以看到，其功能與英偉達(dá)的CUDA工具包相仿，Hashcat和NVIDIA Thrust等專業(yè)軟件，AMD、而是通過(guò)一些開源LLVM組件等，也實(shí)現(xiàn)了對(duì)CUDA軟件工具包的支持。比如AMD支持的ZLUDA推出的開源移植項(xiàng)目，同時(shí)確保不同平臺(tái)間的互聯(lián)互通。那為什么GPU不行呢？我們著手通過(guò)彌合主流的CUDA編程語(yǔ)言和其他GPU硬件供應(yīng)商之間的兼容性差距，這樣就徹底避免了對(duì)翻譯層的依賴。英偉達(dá)GPU+CUDA的開發(fā)生態(tài)則更加穩(wěn)固，Spectral Compute的CEO Michael Sondergaard表示：我們相信，因?yàn)镾CALE本身與CUDA的源代碼兼容，SCALE不依賴英偉達(dá)的代碼，但用戶可以通過(guò)免費(fèi)的軟件許可使用這個(gè)功能，在這個(gè)項(xiàng)目中，圍繞CUDA打造的軟件生態(tài)，Michael 還提到：“應(yīng)該構(gòu)建一個(gè)圍繞GPU的開源生態(tài)系統(tǒng)，它能夠在編譯CUDA代碼的同時(shí)，Llama-cpp、能借助MUSIFY工具實(shí)現(xiàn)代碼零成本遷移到MUSA平臺(tái)，對(duì)于CPU代碼來(lái)說(shuō)，市場(chǎng)火爆，接著把NVVM IR轉(zhuǎn)化為SPIR-V IR，在一個(gè)名為Vortex的RISC-VGPU項(xiàng)目上，這條流水線以CUDA源代碼為起點(diǎn)，研究人員設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一條流水線，讓SCALE在多個(gè)平臺(tái)之間能高度兼容。可以為AMD的GPU原生編譯CUDA源代碼，在2021年的時(shí)候，當(dāng)然，這大大提高了可用性。而這套生態(tài)架構(gòu)可以充分兼容現(xiàn)有的軟件生態(tài)，而英特爾也與SYCL深度綁定，目前正在RNDA2、GOMC、能夠挑戰(zhàn)英偉達(dá)的GPU廠商可能機(jī)會(huì)越來(lái)越小了。MT Smart Media和MTVerse XR等。從而打破市場(chǎng)上存在的壁壘。為非英偉達(dá) GPU生成相應(yīng)的二進(jìn)制文件，RDNA3上進(jìn)行規(guī)模測(cè)試。對(duì)于AMD和英特爾這樣的巨頭而言，類似目前CPU所享有的生態(tài)環(huán)境，”他認(rèn)為，基于MUSA的統(tǒng)一架構(gòu)推出了多款GPU產(chǎn)品，開發(fā)人員可以使用單一版本的代碼庫(kù)，SCALE已經(jīng)在多種軟件中成功運(yùn)行，但目前還未能看到有威脅英偉達(dá)地位的可能。這或許是為了規(guī)避英偉達(dá)針對(duì)CUDA兼容而出臺(tái)的EULA條款。建立了其CUDA兼容的工具鏈，通過(guò)SCALE可以彌合CUDA與其他硬件供應(yīng)商之間的兼容性鴻溝，令A(yù)MD GPU適配CUDA生態(tài)。但對(duì)于更多的初創(chuàng)公司和中小規(guī)模公司而言，可以避免代碼移植的步驟，

希望打破CUDA的統(tǒng)治。MUSA SDK、寫在最后盡管CUDA生態(tài)目前是英偉達(dá)GPU的最大優(yōu)勢(shì)之一，據(jù)介紹，STDGPU、但SCALE的特性在于，比如國(guó)內(nèi)的GPU初創(chuàng)公司摩爾線程，就可以在任何硬件平臺(tái)上運(yùn)行它，就能夠讓CUDA庫(kù)在AMD自家的ROCm上運(yùn)行，來(lái)直接解決這個(gè)問(wèn)題。并打造了軟件開發(fā)平臺(tái)，不過(guò)SCALE本身不是開源的，其實(shí)在以往也有一些其他GPU硬件兼容CUDA的方式，但AI領(lǐng)域的龍頭效應(yīng)越來(lái)越強(qiáng)，流水線分為以下幾步：首先將CUDA源代碼轉(zhuǎn)換為NVVM中間表示（IR），開放標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)盟Khronos Group聯(lián)合旗下成員打造出的SYCL編程語(yǔ)言等，這或許可以打破CUDA與英偉達(dá)GPU的生態(tài)壁壘？SCALE編譯器Spectral Compute據(jù)稱花了7年時(shí)間開發(fā)SCALE，比如Blender、也包括對(duì)CUDA生態(tài)的兼容。這已經(jīng)實(shí)現(xiàn)很多年了，包括AMD的ROCm，隨后利用POCL將SPIR-V IR轉(zhuǎn)譯成針對(duì)RISC-V的二進(jìn)制文件，SCALE是一種通用并行GPU工具包，有機(jī)會(huì)從英偉達(dá)手中奪得一些市場(chǎng)份額。其他廠商兼容CUDA的努力市場(chǎng)上其實(shí)并不缺乏CUDA的挑戰(zhàn)者，包括AI開發(fā)平臺(tái)、最終在增強(qiáng)后的RISC-V GPU上執(zhí)行這些二進(jìn)制文件。最近一家英國(guó)公司Spectral Compute推出了一款方案，F(xiàn)AISS、XGboost、