初创公司硬刚英伟达：在 AMD 卡上模拟 CUDA，原版程序直接编译运行

AMD 显卡也能运行原版 CUDA 程序，无需进行任何修改！

一家英国初创公司推出了面向AMD显卡的CUDA程序编译工具，而且还可以免费商用。

发布后，这款工具引起了广泛关注，甚至在 HackerNews 热榜上登顶。

这一工具名为SCALE，被定位为通用GPU编程工具包。

截至目前，已有包括大型框架llama-cpp在内共9个程序通过测试并正常运行。

SCALE 与其他实现方式有所不同，它直接模拟CUDA工具包的安装，无需将代码转换为其他语言即可进行源到源编译。

这使得SCALE能够支持内联PTX等英伟达专用中间语言。

让AMD支持CUDA，无需转换

官网介绍显示，SCALE主要由三部分组成——兼容nvcc编译器、CUDA运行时和驱动API的AMD实现，以及ROCm库。

在这些组成部分中，编译器可以直接将用CUDA专用语言编写的程序（包括nvcc、内联PTX等）编译为可在AMD GPU上运行的二进制代码。

ROCm库则提供“CUDA-X”API，在处理cuBLAS和cuSOLVER等库时，SCALE均采用这种方式。

SCALE的关键创新在于它可以直接接受CUDA程序，无需移植至其他语言，同时兼容nvcc和clang等多种编译方式，现有的构建工具和脚本（如cmake）也能正常使用。

官方表示，SCALE实现了对CUDA的完全兼容，使开发者无需为不同GPU平台单独编写代码。

这与AMD推出的HIP有很大不同，因为HIP通过某种方式对CUDA代码进行重写，可能无法正确识别复杂的宏，并且不支持内联PTX等专用语言。

SCALE的作者甚至认为，HIP无法解决CUDA的兼容性问题。

另外，SCALE语言是CUDA的超集，提供一些可选的语言扩展，使希望摆脱nvcc的开发者能更轻松、高效地编写GPU代码。

作者表示，希望未来开发者可以一次编写代码，就能在不同硬件平台上运行，目前正在通过弥合CUDA编程语言和其他硬件供应商之间的兼容差距来实现这一目标。

目前，SCALE对各种AMD GPU系列的支持情况如下：

• 已支持：gfx1030（RX6000系列）和 gfx1100（RX7000系列）

• “似乎有效”：gfx1010（RX5000系列）和 gfx1101

• 正在适配：gfx900（RX Vega系列）

此外，作者还测试了几个CUDA开源项目，并成功地利用SCALE运行了9个CUDA应用程序。

然而，由于SCALE是一个全新的项目，因此作者为该工具准备了一系列教程，涵盖从安装到编译的方方面面，并提供了各种示例程序。

每个教程的关键步骤都含有相关代码示例，甚至包括如何确定GPU型号，极为细致。

如果用户在使用过程中遇到问题，作者还提供了常见故障的排除方法，同时还开设了Discord论坛，方便用户直接与开发团队交流。

这家推出SCALE的初创公司名为Spectral Compute，成立于2018年，总部位于英国，自称对CPU和GPU架构有深入的了解，旨在帮助开发者更有效地利用算力资源。

网友：挑战英伟达的领导地位？

有网友认为，如果SCALE能够如其宣传的那样有效，将对英伟达构筑的领先地位构成挑战，让AMD直接与之竞争。

然而，现在下定论还为时过早，因为SCALE官方也承认与原版CUDA相比仍存在一些缺陷。

开发者明确表示，尽管SCALE支持大部分CUDA API和功能，但仍有一些API和功能不被支持，只是官方尚未给出具体列表。

另一位与SCALE团队交流过的网友表示，至今SCALE仍无法操控TensorCore，这意味着AMD无法在其上运行FlashAttention加速框架。

此外，由于N卡上配备有强大的矩阵乘法单元，即使SCALE编译能运行，AMD卡上的性能可能仍无法与N卡匹敌。

一些网友认为，AMD无法与英伟达竞争的原因在于其不愿将投资用于提升GPU在机器学习性能上的表现，而不仅仅是依赖CUDA的优势。

即便能够高效运行，AMD显卡是否真的经济实惠且易获取，仍是一个待解决的问题。

还有一些网友认为，技术是否能够运行不是最大的问题，法律问题背后也需要面对。

关于这个问题目前也在引发广泛讨论，尚未有明确结论。

一些人认为，与ZLUDA（另一种在AMD上运行CUDA程序的方式）类似，SCALE也存在法律疑点，可能会引发英伟达的诉讼。

具体来说，根据英伟达的最终用户许可协议（EULA）条款，CUDA SDK仅允许开发在N卡上运行的应用程序，这可能会阻止类似SCALE这样的兼容性实现。

不过，也有网友表示，SCALE没有使用英伟达的SDK，因此不存在SDK使用协议的问题。

无论是技术问题还是法律问题，对这款新工具的讨论仍在继续。

至于该工具是否好用，现在需要开发者用实际行动来评判。

参考链接：

• [1]https://docs.scale-lang.com/

• [2]https://news.ycombinator.com/item?id=40970560

本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：克雷西

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