最近有个叫SCALE的工具出现了，据说有了它CUDA程序就能跑在AMD GPU上，而且比以前那些兼容工具都高效，英伟达危?

上周末，英国初创企业Spectral Compute宣布推出一个名为SCALE的GPGPU工具链：主要作用是能够让CUDA程序直接跑在AMD GPU上，不需要进行代码修改——此事最早应该是国外媒体Phoronix报道的。

SCALE在此扮演的主要角色是，针对AMD处理器自动编译CUDA代码。换句话说，也就是原本给英伟达GPU写的软件，借助SCALE可以很方便地切换到其他非英伟达平台，不需要进行代码移植，而且据说是完全遵守EULA最终用户许可协议的。

SCALE工具怎么工作的?

从外媒的报道来看，SCALE面向非英伟达GPU——现在应该确切为AMD GPU，编译CUDA代码，生成binary;实现了CUDA兼容，包括对于Inline PTX Assembly以及nvcc C++的支持;生成的代码实现了AMD ROCm 6的可用。

Phoronix的评价是，SCALE的能力令其成为了英伟达nvcc编译器的“即插即用替代品”，“并且还有个‘扮演’NVIDIA CUDA工具集的runtime”。

虽然我们之前也见过不少所谓“CUDA兼容”的工具，但那些软件和方案一般都是把CUDA代码转义为其他语言。这次发布的SCALE则是直接编译CUDA源码，特别针对AMD GPU。官网总结SCALE的工作方式大致上是这样的：

介绍中提到，SCALE解决方案用到了一些开源LLVM组件。据说这套方案不仅高效，而且使用起来也很友好，相比ZLUDA提供更加无缝和高集成度的解决方案。ZLUDA应该算得上是行业内相对知名的、让CUDA库最终能够为AMD ROCm服务的开源移植项目。

Spectral Compute表示SCALE开发了长达7年时间。据说SCALE已经成功通过了包含Blender, Llama-cpp, XGboost, FAISS, GOMC, STDGPU, Hashcat, 乃至NVIDIA Thrust在内的软件测试;Spectral Compute自己也做了针对AMD的RDNA2/RDNA3架构GPU测试，以及RDNA1的基础测试，Vega架构的支持则还在进行中。

SCALE有什么价值?

这里援引Spectral Compute公司首席执行官Michael Sondergaard的说法：“我们相信，写一次代码就让它跑在任何硬件平台，应该成为可能。对于CPU代码而言，这原本就是个存在多年的事实，为什么GPU就不行呢?我们尝试通过桥接流行的CUDA编程语言与其他硬件供应商的兼容性，以直接解决这个问题。”

所以口号是“one codebase, multiple vendors”——也就是写一次基础代码，就面向多供应商。这应该也是绝大部分HPC与AI应用开发者一直以来期望做到的。毕竟用户总是希望有更多选择，而不是绑定在一个供应商身上的。

比如单就AI来看，Intel过去半年宣传自家的AI生态，就在反复强调应该给用户“选择”，要打造“开放”和“开源”的生态——所以Intel的oneAPI甚至支持英伟达GPU，OpenVINO推理引擎通过插件可支持Arm。我们当时评论说，这实际是在英伟达形成排他且强大生态以后，其他芯片企业及供应商要发展的不二之选——AI这么大的蛋糕，大家总是希望能一起分食的。

外媒的评价普遍集中在“打破英伟达软件栈的统治地位”，以及GPU应当构建起开源环境，实现互连接、互操作性等话题。SCALE则作为这种媒介，可能某种程度打破了英伟达的限制，让CUDA从“排他”走向相对更广泛的可用范围。

需要注意的是SCALE本身并不是开源的，只不过用户仍然可以通过免费软件授权的方式来使用。微软Copilot认为，SCALE没有违反任何相关协议却实现了CUDA兼容性，可能与其使用诸多开源组件有关——比如LLVM;另外借助自家的runtime确保兼容性也遵循了授权协议。

最后还是值得提一句，虽然很多媒体普遍认为CUDA在英伟达统治的AI市场上也扮演极其重要的角色，CUDA也作为英伟达推出诸多加速库、微服务和上层应用的基础，但在我们过去半年接触的AI芯片企业中，很多参与者都认为CUDA的影响力或扮演的角色在AI时代正在弱化。

这里援引一段今年Intel Vision媒体预沟通会上，Intel发言人说的话：“而在PyTorch之下，的确有很多开发者选择来自单一供应商、专用的CUDA”，“但行业正在朝着寻找替代方案、更多选择的路子上走，典型的比如Triton(由OpenAI开发，也用于GPU编程);要确保能够以开放的方式、像是用MLIR，让所有的kernel跑起来。”

另外“如果我们去看软件栈的下一个层级，像是OpenVINO这样的inference runtime，大概95%的开发者和数据科学家都工作在这个层级或更高层级。”“只有很少一部分人是工作在CUDA或者oneAPI层级的。”

“这个层级固然在优化和支持上非常重要，但毕竟会需要用到它的开发者少。”“而且我们认为，未来这部分群体还会变得更少。”“尤其现在随着抽象层接入，Triton语言、MLIR能力、各种编译基础，实现跨架构更广泛的支持，编程模型更低层级的角色不会那么重要。”

当然，CUDA也不单是用在AI生态上，以及要考虑这是英伟达竞争对手的发言，在此仅供参考。而且还需要注意的是，当前英伟达于HPC和AI市场的护城河优势并不单纯在CUDA上，包括NVLink, NVSwitch等在内的硬件及系统生态亦足够为竞争对手感到汗颜。

虽然到目前为止，我们也还没有看到英伟达对于SCALE的态度，但此前英伟达对于任何CUDA兼容跑在其他硬件上的方案，显然都是没什么好感的。如说今年3月外媒报道英伟达在CUDA的EULA协议中出现新的警示，针对的应该就是SCALE这样的工具。

来源于电子工程专辑，作者张玄

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