英国初创公司Spectral Compute推出了一款名为“SCALE”的GPGPU工具链，使英伟达(NVIDIA)的CUDA可以无缝运行在AMD的GPU上。

据wccftech报道，英伟达的CUDA现在可以直接在AMD等非英伟达的GPU上运行，无需代码移植，这要归功于SCALE。

看起来业界已经能够打破英伟达的软件栈主导地位，他们现在正在寻找通过各种手段移除其“排他性”地位的方法。之前我们看到ZLUDA的出现，这是一个开源移植项目，使CUDA库能够在AMD的ROCm上运行，从而支持AMD的GPU。现在又有了一个新的竞争者——SCALE，它使AMD的用户可以利用英伟达的CUDA创建高端的“混合”模型。

Spectral Compute 首席执行官 Michael Sondergaard 表示，我们认为应该可以一次编写代码，并在任何硬件平台上构建/运行。这对CPU代码多年来一直是现实，那为什么不能对GPU呢？我们致力于通过弥合流行的CUDA编程语言与其他硬件供应商之间的兼容性差距，直接解决这个问题。

Sondergaard 认为，GPU应该有一个类似于现代CPU的开源环境，各个平台之间应该存在互联互通。他认为SCALE充当了CUDA与其他硬件供应商之间的兼容性差距的桥梁，最终消除了市场上的限制。据Michael所说，SCALE是一种GPGPU工具包，类似于英伟达的CUDA工具包，它在编译CUDA代码时使用非英伟达 GPU的二进制文件，从而无需翻译层。

根据Spectral Compute的说法，SCALE已经开发了七年，它不依赖于英伟达的代码，而是构建了自己的CUDA兼容工具链，这使得SCALE在多个平台上具有高度适应性，比如AMD的RDNA GPU。该资源避免了代码移植，让开发者可以使用单一版本的代码库，因为SCALE消除了使用其他语言的需求，因为它与CUDA源码兼容。

显然，随着SCALE的实施，英伟达的CUDA从独占地位变得相对广泛可用。然而，需要注意的是，SCALE本身并不是开源的；用户可以通过免费软件许可证访问它。Spectral Compute表示，他们已经在多个应用程序中测试了该软件，比如Blender、Llama-cpp、XGboost、FAISS、GOMC、STDGPU、Hashcat和英伟达 Thrust，使用的是AMD的RDNA 3和RDNA 2架构。

如果SCALE确实有上述所说的这么好，那么英伟达的CUDA护城河或将被打破！

英伟达对于一些使CUDA在外部组件上运行的资源表现出了一些不满，因为Team Green之前在其EULA中对类似SCALE的平台发出了警告。CUDA在英伟达对AI市场的主导地位中起到了巨大的作用，英伟达不会轻易让其失去其排他性地位。