初創(chuàng)公司Spectral Compute開(kāi)發(fā)可在AMD硬件上運(yùn)行的新型CUDA編譯器

在高性能計(jì)算領(lǐng)域，CUDA長(zhǎng)期以來(lái)被視為英偉達(dá)硬件的專(zhuān)屬生態(tài)，以至于大多數(shù)開(kāi)發(fā)者認(rèn)為二者密不可分。然而，一家位于倫敦的初創(chuàng)公司Spectral Compute正在試圖打破這一僵局。該公司研發(fā)出一款名為SCALE的編譯器，旨在作為英偉達(dá)NVCC編譯器的替代方案，使開(kāi)發(fā)者無(wú)需重寫(xiě)代碼，即可將現(xiàn)有的CUDA應(yīng)用程序運(yùn)行在包括AMD GPU在內(nèi)的多種硬件平臺(tái)上。

Spectral Compute成立于2018年，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)由四位在高性能計(jì)算（HPC）優(yōu)化領(lǐng)域擁有總計(jì)約60年經(jīng)驗(yàn)的資深工程師組成。該技術(shù)的誕生源于他們此前在人工智能企業(yè)工作時(shí)的切身體會(huì)：面對(duì)英偉達(dá)GPU高昂的成本以及當(dāng)時(shí)市面上替代編譯器不盡如人意的性能表現(xiàn)，他們決定利用LLVM和Clang自行開(kāi)發(fā)一套解決方案。

與市面上現(xiàn)有的將CUDA代碼轉(zhuǎn)譯為其他語(yǔ)言或在已編譯二進(jìn)制文件上進(jìn)行操作的工具不同，SCALE本質(zhì)上是一個(gè)獨(dú)立的編譯器。它通過(guò)直接針對(duì)目標(biāo)硬件重編譯CUDA源代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)支持。這種工作模式類(lèi)似于CPU編譯器，旨在使代碼能夠在不同架構(gòu)上運(yùn)行，并將性能差異主要?dú)w因于硬件本身，而非編譯器產(chǎn)生的額外損耗。

Spectral團(tuán)隊(duì)認(rèn)為CUDA在當(dāng)前高性能計(jì)算領(lǐng)域占據(jù)了約80%的代碼份額，已成為事實(shí)上不可撼動(dòng)的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。公司增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人朱利奧·馬利泰斯塔（Giulio Malitesta）表示，他們采用的是CPU領(lǐng)域成熟的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，即通過(guò)編譯器工程確保代碼在不同架構(gòu)上的可用性。這種方法類(lèi)似于C++在AMD或ARM CPU上的運(yùn)行方式，不再期待出現(xiàn)非硬件原因?qū)е碌男阅茗櫆稀?/p>

此前，市場(chǎng)上已有一些使CUDA具備可移植性的工具，但均存在局限性。例如，AMD的HIPIFY將CUDA代碼轉(zhuǎn)換為ROCm平臺(tái)的C++，但難以充分利用PTX等底層特性；英特爾的SYCLomatic則通常只能遷移約90%的代碼，剩余部分仍需人工處理。相比之下，Spectral通過(guò)從源頭重編譯并對(duì)照NVCC輸出進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證，既保證了計(jì)算精度，又避免了性能損耗。基準(zhǔn)測(cè)試顯示，在AMD GPU上，SCALE在某些應(yīng)用場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)相比基于HIPIFY的方案有著數(shù)倍的提升。

目前，Spectral Compute的工作重心集中在AMD硬件上，但同時(shí)也致力于擴(kuò)展對(duì)其他AI加速器的支持，并持續(xù)優(yōu)化英偉達(dá)平臺(tái)上的編譯性能。考慮到CUDA生態(tài)中龐大的專(zhuān)用庫(kù)依賴(lài)（如cuDNN、cuTENSOR和cuDF），該公司正在積極擴(kuò)展相關(guān)支持，并計(jì)劃推出PyTorch兼容功能，以更好地融入主流人工智能工作流。

盡管該公司的目標(biāo)是打破硬件壁壘，但他們強(qiáng)調(diào)并非要與英偉達(dá)直接競(jìng)爭(zhēng)，而是追求行業(yè)中立。事實(shí)上，Spectral已于2026年6月加入英偉達(dá)的Inception初創(chuàng)企業(yè)扶持計(jì)劃。公司管理層表示，他們希望與行業(yè)各方保持良好合作，實(shí)現(xiàn)“真正中立”。

SCALE編譯器已投入市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)約兩年時(shí)間，并擁有約30人的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。目前該產(chǎn)品主要針對(duì)商業(yè)用戶(hù)收費(fèi)，同時(shí)向?qū)W術(shù)和非營(yíng)利機(jī)構(gòu)免費(fèi)開(kāi)放。該軟件已在包括橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的“前沿”（Frontier）超級(jí)計(jì)算機(jī)在內(nèi)的多個(gè)大型計(jì)算系統(tǒng)中進(jìn)行了測(cè)試。對(duì)于追求效率的科研人員而言，SCALE提供了一條極具吸引力的路徑：無(wú)需重寫(xiě)龐大的代碼庫(kù)或從現(xiàn)有的工作流中遷移，只需通過(guò)簡(jiǎn)單的重新編譯，即可實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)運(yùn)行并獲得預(yù)期的性能表現(xiàn)。在當(dāng)前全球?qū)PU及AI基礎(chǔ)設(shè)施需求激增的背景下，Spectral Compute正試圖通過(guò)重構(gòu)CUDA的使用方式，將行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與特定硬件供應(yīng)商進(jìn)行解耦。