Врем, вокруг CUDA созда программн обеспечен экологическ, nvidia в GPU област злейш ров, особен по мер тог как сегодняшн развит в искусствен интеллект област ускоря, рыночн., nvidia GPU + CUDA в то врем как разработк экологическ бол крепк, AMD, intel ждат производител хот пыта преслед, но в настоя момент у ещ неспособн видел угроз nvidia статус. Недавно британская компания Spectral Compute выпустила программу, которая может компилировать исходный код CUDA для AMD GPU, которая в настоящее время тестирует масштабный код на RNDA2 и RDNA3. Это может разрушить экологический барьер между кудой и nvidia GPU? SCALE компилятор Spectral Compute (spectral compute), который, как предполагается, потратил семь лет на разработку SCALE, вместо того чтобы полагаться на код nvidia, создал цепочки инструментов, совместимые с CUDA, с помощью некоторых компонентов open source LLVM, которые позволяют SCALE быть высоко совместимым между несколькими платформами. Действительно, в прошлом были и другие способы GPU, совместимые с CUDA, такие как программа по трансплантации с открытым исходным кодом, разработанная ZLUDA, поддерживаемая AMD, позволяющая библиотекам CUDA работать на ROCm в собственном доме AMD и позволяющая AMD GPU адаптироваться к экологии CUDA. Но особенность SCALE заключается в Том, что шаги, которые могут избежать трансплантации кода, позволяют разработчикам использовать единую версию кода, поскольку SCALE сам по себе совместим с исходным кодом CUDA, что значительно повышает доступность. Генеральный директор «Spectral Compute» Майкл сондергард заявил: мы считаем, что его можно запустить на любой аппаратной платформе, написав только Один раз, и для процессора, который был реализован в течение многих лет, почему GPU не работает? Мы начинаем решать эту проблему непосредственно путем устранения разрыва в совместимости между основными языками программирования CUDA и другими поставщиками оборудования GPU. Майкл также отметил, что «должна быть создана открытая экосистема с открытым исходным кодом вокруг GPU, аналогичная экологической среде, которой сейчас пользуется центральный процессор, при этом обеспечивая взаимосвязь между различными платформами». Он считает, что через SCALE можно преодолеть разрыв в совместимости между CUDA и другими поставщиками оборудования, тем самым разрушая существующие барьеры на рынке. SCALE, как сообщается, является универсальным параллельным набором инструмента GPU, который может создавать соответствующий двоичный файл для неnvidia GPU, одновременно с компиляцией кода nvidia. В настоящее время SCALE успешно работает в различных программах, таких как Blender, Llama-cpp, XGboost, FAISS, GOMC, STDGPU, Hashcat и NVIDIA Thrust, Эти программы уже могут использоваться на AMD GPU для RDNA2 и RDNA3. Несмотря на то, что SCALE сам по себе не является открытым источником, пользователи могут использовать эту функцию с помощью бесплатных лицензий на программное обеспечение, возможно, для того, чтобы обойти положения EULA, которые nvidia вводит для совместимости с CUDA. Другие производители, совместимые с усилиями CUDA на рынке, не имеют недостатка в конкурентах CUDA, включая ROCm AMD, язык программирования SYCL, созданный членами объединенной группы Khronos Group и т.п., в то время как intel также тесно связана с SYCL, которая хочет разрушить режим CUDA. Конечно, для таких гигантов, как AMD и intel, у них есть капитал, чтобы попытаться построить новую экологию, но для большего числа стартапов и малых и средних компаний совместимость является наименее затратным путем. Например, внутригосударственное производство GPU institute moore, основанное на единой архитектуре MUSA, запустило несколько моделей GPU и создало платформы для разработки программного обеспечения, включая платформу разработки AI, MUSA SDK, MT Smart Media и MTVerse XR. В то время как эта экоархитектура может полностью совместима с существующей экосистемой программного обеспечения, она может переселяться на платформу MUSA с нулевыми затратами при помощи инструмента MUSIFY, включая совместимость с экологией CUDA. В 2021 году поддержка программы CUDA была также реализована на программе RISC-V GPU под названием Vortex. В рамках этого проекта исследователи разработали и реализуют поточную линию, направленную на полную поддержку кодовой миграции от CUDA до усовершенствованной архитектуры RISC-V GPU. Конвекционная линия начинается с исходного кода CUDA, направленного на прямое использование этого кода в усиленной архитектуре RISC-V GPU. В частности, конвейер делится на несколько следующих шагов: Сначала преобразование исходного кода CUDA в представление (IR) в середине NVVM, затем преобразование NVVM в SPIR-V, затем использование POCL для перевода SPIR-V в бинарный файл, направленный на RISC-V, и, наконец, реализация бинарных файлов на усовершенствованных RISC-V GPU. В заключение, несмотря на то, что экология CUDA в настоящее время является одним из самых больших преимуществ nvidia GPU, как видно из усилий этих производителей, другие GPU также имеют все больше и больше методов, которые совместимы с CUDA, с возможностью получить долю рынка от nvidia. Но эффект дракона в секторе ии становится сильнее, и у производителей GPU, которые могут бросить вызов nvidia, шансы на успех уменьшаются.

3500/15 127610-01