無需任何修改轉換，AMD顯卡也跑起原版CUDA程序了！

英國一家初創公司，推出了針對AMD的CUDA程序編譯工具，而且免費商用。

工具一經發布就引發了網友們的廣泛熱議，并登頂了HackerNews熱榜。

該工具名為SCALE，開發者給它的定位是一個GPGPU（通用GPU）編程工具包。

目前已有大模型框架llama-cpp等9個程序通過測試，實現了正常運行。

與其他實現方式不同，SCALE直接模擬CUDA工具包的安裝，不需要轉換成其他語言就能源到源地完成編譯。

因此，像內聯PTX這種英偉達專用的中間語言，SCALE同樣能夠提供支持。

無需轉換，讓AMD跑起CUDA

官網介紹顯示，SCALE主要有三個組成部分——兼容的nvcc編譯器、CUDA運行時和驅動API的AMD實現，以及ROCm庫。

其中編譯器可以把用包括nvcc、內聯PTX等在內的CUDA專屬語言編寫的程序，直接編譯成可在AMD GPU上運行的二進制代碼。

ROCm庫則用來提供“CUDA-X”API，SCALE在處理cuBLAS和cuSOLVER等庫時均采用這種方式。

SCALE的關鍵創新點在于按原樣接受CUDA程序，而不必將它們移植到另一種語言，兼容nvcc和clang等多種編譯方式，同時現有的構建工具和腳本（如cmake）可以正常工作。

按照官方的說法，SCALE實現了對CUDA的完全兼容，讓開發者無需針對不同GPU平臺分別編寫代碼。

這一點與AMD推出的HIP存在很大不同，因為HIP是通過一定方式對CUDA代碼進行重寫，遇到復雜的宏可能無法正確理解，也不支持內聯PTX等專屬語言。

甚至SCALE作者認為，HIP并不能解決CUDA兼容性問題。

另外，SCALE的語言是CUDA的超集，提供一些可選的語言擴展，可以使希望擺脫nvcc的開發者更輕松、更高效地編寫GPU代碼。

作者表示，希望未來開發者可以只編寫一次代碼，就能不同硬件平臺上運行，并正在著手通過彌合流行的CUDA編程語言和其他硬件供應商之間的兼容性差距。

目前，SCALE對AMD各系列GPU的支持情況如下：

• 已支持：gfx1030（RX6000系列）和gfx1100（RX7000系列）
• “似乎有效”（seem to work）：gfx1010（RX5000系列）和gfx1101
• 正在適配：gfx900（RX Vega系列）

另外，作者測試了一些CUDA開源項目，并利用SCALE成功運行了9款CUDA應用。

不過，SCALE畢竟是個全新的項目，所以作者也準備了從安裝到編譯的一系列教程，給出了不同類型的示例程序。

教程關鍵步驟都附有相關代碼，甚至包括了如何判斷自己GPU的型號，可以說是非常細致了。

如果使用過程中遇到問題，作者也介紹了常見故障的排除方式，同時還開通了Discord論壇，可與開發團隊直接溝通交流。

打造出SCALE的這家初創公司名為Spectral Compute，2018年成立于英國，自稱對CPU和GPU的架構有深入的了解，目標是幫助開發者高效利用算力資源。

網友：挑戰英偉達護城河？

有網友認為，如果SCALE真能有（宣傳中的）效果，那么將對英偉達護城河發起挑戰，讓AMD與之展開直接競爭。

不過，現在下定論未免為時過早，畢竟SCALE官方也承認目前和原版CUDA相比還存在一些缺陷。

而且開發者也明確表示有一些CUDA API和功能并不被支持，但也沒有給出具體的列表。

關于“AMD方案”的更多不足，一名自稱和SCALE團隊交流過的網友表示，目前的SCALE還無法操作TensorCore，也就意味著AMD上跑不了FlashAttention加速框架。

另外由于N卡上有強大的矩陣乘法單元，所以即使能編譯運行，AMD卡上的性能可能也不及N卡。

更有網友認為，英偉達一家獨大的原因是AMD不愿意投資讓其GPU擁有更高的機器學習性能（而不只是擁有CUDA這一個優勢）。

即便能夠高效運行，AMD卡是否真的經濟實惠且容易獲得，同樣是一個問題。

還有一波網友的觀點是，最大的問題不是技術上能不能運行，而是背后的法律問題。

這個問題同樣引發了廣泛的討論，不過目前也暫未有定論。

有人認為SCALE像ZLUDA（另一種在AMD上運行CUDA程序的方式）一樣存在法律疑點，有可能招致英偉達的訴訟。

具體來說，根據英偉達的EULA條款，CUDA SDK只允許開發在N卡上運行的應用程序，這可能禁止了類似SCALE這樣的兼容實現。

但立馬就又有網友說，SCALE并沒有用到英偉達的“SDK”，何談SDK使用協議呢？

總之，無論是技術不足還是法律問題，對于這個新工具的討論都還在持續進行。

至于到底好不好用，這就要由開發者用腳投票了。