de.wedoany.com-Bericht: Spectral Compute hat den SCALE-Compiler vorgestellt, der CUDA-Code von der NVIDIA-Hardwareplattform lösen und direkt auf GPUs von Drittanbietern wie AMD sowie KI-Beschleunigern ausführen soll.
Spectral Compute wurde 2018 in London von vier Ingenieuren gegründet: CEO Michael Søndergaard, CTO Chris Kitching sowie den Softwareentwicklern Nicholas Tomlinson und Francois Souchay. Die vier arbeiteten zuvor für ein KI-Unternehmen und verfügen über insgesamt 60 Jahre Erfahrung in der Optimierung von Hochleistungsrechnen (HPC). Aus Unzufriedenheit mit den hohen Kosten von NVIDIA-GPUs und der schlechten Leistung anderer Compiler-Tools entschieden sich die Gründer, einen eigenen Compiler zu entwickeln, um die Hardware-Bindung von CUDA-Code zu durchbrechen.
SCALE basiert auf den Compiler-Technologien CLang und LLVM und zielt darauf ab, den NVIDIA NVCC-Compiler zu ersetzen. Das Tool unterstützt zunächst hauptsächlich AMD-GPUs und wird derzeit schrittweise auf andere KI-Beschleuniger ausgeweitet. Giulio Malitesta, Leiter des Wachstumsbereichs des Unternehmens, erklärte auf der ISC 2026 in Hamburg, Deutschland, dass CUDA mit einem Anteil von etwa 80 % am aktuellen HPC-Code zum De-facto-Standard geworden sei. Die Aufgabe der Compiler-Ingenieure bestehe darin, CUDA-Code effizient auf unterschiedlicher Hardware lauffähig zu machen.
Derzeit gibt es auf dem Markt mehrere CUDA-Migrationslösungen, darunter AMDs HIPIFY, Intels SYCLomatic und ZLUDA. Malitesta wies darauf hin, dass diese Tools alle Schwächen aufweisen: HIPIFY ignoriere die parallele Thread-Ausführungssprache (PTX) von NVIDIA; SYCLomatic erfordere weiterhin etwa 10 % manuelle Code-Migration; ZLUDA arbeite als Middleware-Schicht direkt mit kompilierten Binärcodes, was die Leistung beeinträchtige. Darüber hinaus sähen sich einige Nicht-NVIDIA-CUDA-Compiler rechtlichen Problemen ausgesetzt.
Spectral behauptet, dass sein SCALE-Compiler diese Einschränkungen überwinden könne. Laut auf der Unternehmenswebsite veröffentlichten Benchmark-Tests erzielte SCALE auf AMD-GPUs eine fast sechsfache Leistungssteigerung im Vergleich zur Migration von CUDA-Code in die AMD ROCm-Umgebung mit HIPIFY. Malitesta erklärte, dieser Leistungsvorteil resultiere aus der vollständigen Neuimplementierung des Tools auf Basis eines modernen Compiler-Frameworks, bei dem Standardmethoden der CPU-Branche auf den GPU-Compiler-Bereich übertragen wurden. Nach der Neukompilierung des Codes überprüft Spectral dessen Korrektheit numerisch; stimmen die Ergebnisse mit denen der normalen NVCC-Ausgabe überein, gilt die Implementierung als erfolgreich.
Das Unternehmen mit Hauptsitz in London schloss im vergangenen Jahr eine Finanzierungsrunde über 6 Millionen US-Dollar ab und beschäftigt derzeit rund 30 Mitarbeiter. Spectral arbeitet an der Unterstützung von KI-Beschleunigern Dritter (deren Namen noch nicht bekannt gegeben wurden) und plant, noch in diesem Monat die Unterstützung für PyTorch zu veröffentlichen, um die Kompatibilität mit KI- und Machine-Learning-Frameworks zu verbessern. Mitarbeiter des Unternehmens betonten, dass ihre Arbeit der CUDA-Community zugutekomme. Im Juni dieses Jahres ging Spectral eine formelle Partnerschaft mit NVIDIA ein und trat dem NVIDIA Inception-Programm bei.
Ruben van Dongen, Leiter des akademischen Bereichs bei Spectral, erklärte, das Unternehmen pflege gute Beziehungen sowohl zu NVIDIA als auch zu AMD und halte eine neutrale Position. SCALE ist seit etwa zwei Jahren auf dem Markt, unterstützt derzeit die Kern-CUDA-Produkte und arbeitet aktiv daran, die Unterstützung für spezialisierte CUDA-Bibliotheken wie cuDNN, cuTENSOR und cuDF auszubauen. Der Compiler wird an kommerzielle Unternehmen lizenziert, steht akademischen Einrichtungen und gemeinnützigen Organisationen jedoch kostenlos zur Verfügung. SCALE läuft bereits auf dem Exascale-Supercomputer Frontier des Oak Ridge National Laboratory.
