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打破英偉達(dá)CUDA壁壘?AMD顯卡現(xiàn)在也能無縫適配CUDA了

Hobby觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:梁浩斌 ? 2024-07-19 00:16 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/梁浩斌)一直以來,圍繞CUDA打造的軟件生態(tài),是英偉達(dá)GPU領(lǐng)域最大的護城河,尤其是隨著目前AI領(lǐng)域的發(fā)展加速,市場火爆,英偉達(dá)GPU+CUDA的開發(fā)生態(tài)則更加穩(wěn)固,AMD、英特爾等廠商雖然在努力追趕,但目前還未能看到有威脅英偉達(dá)地位的可能。

最近一家英國公司Spectral Compute推出了一款方案,可以為AMD的GPU原生編譯CUDA源代碼,目前正在RNDA2、RDNA3上進行規(guī)模測試。這或許可以打破CUDA與英偉達(dá)GPU的生態(tài)壁壘?


SCALE編譯器

Spectral Compute據(jù)稱花了7年時間開發(fā)SCALE,SCALE不依賴英偉達(dá)的代碼,而是通過一些開源LLVM組件等,建立了其CUDA兼容的工具鏈,讓SCALE在多個平臺之間能高度兼容。

其實在以往也有一些其他GPU硬件兼容CUDA的方式,比如AMD支持的ZLUDA推出的開源移植項目,通過重新編譯二進制代碼,就能夠讓CUDA庫在AMD自家的ROCm上運行,令A(yù)MD GPU適配CUDA生態(tài)。

但SCALE的特性在于,可以避免代碼移植的步驟,開發(fā)人員可以使用單一版本的代碼庫,因為SCALE本身與CUDA的源代碼兼容,這大大提高了可用性。

Spectral Compute的CEO Michael Sondergaard表示:我們相信,只需要編寫一次代碼,就可以在任何硬件平臺上運行它,對于CPU代碼來說,這已經(jīng)實現(xiàn)很多年了,那為什么GPU不行呢?我們著手通過彌合主流的CUDA編程語言和其他GPU硬件供應(yīng)商之間的兼容性差距,來直接解決這個問題。

Michael 還提到:“應(yīng)該構(gòu)建一個圍繞GPU的開源生態(tài)系統(tǒng),類似目前CPU所享有的生態(tài)環(huán)境,同時確保不同平臺間的互聯(lián)互通?!彼J(rèn)為,通過SCALE可以彌合CUDA與其他硬件供應(yīng)商之間的兼容性鴻溝,從而打破市場上存在的壁壘。

據(jù)介紹,SCALE是一種通用并行GPU工具包,其功能與英偉達(dá)的CUDA工具包相仿,它能夠在編譯CUDA代碼的同時,為非英偉達(dá) GPU生成相應(yīng)的二進制文件,這樣就徹底避免了對翻譯層的依賴。

目前,SCALE已經(jīng)在多種軟件中成功運行,比如Blender、Llama-cpp、XGboost、FAISS、GOMC、STDGPU、Hashcat和NVIDIA Thrust等專業(yè)軟件,這些軟件已經(jīng)可以在RDNA2和RDNA3的AMD GPU上正常使用CUDA。

不過SCALE本身不是開源的,但用戶可以通過免費的軟件許可使用這個功能,這或許是為了規(guī)避英偉達(dá)針對CUDA兼容而出臺的EULA條款。

其他廠商兼容CUDA的努力

市場上其實并不缺乏CUDA的挑戰(zhàn)者,包括AMD的ROCm,開放標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)盟Khronos Group聯(lián)合旗下成員打造出的SYCL編程語言等,而英特爾也與SYCL深度綁定,希望打破CUDA的統(tǒng)治。

當(dāng)然,對于AMD和英特爾這樣的巨頭而言,他們有資本去嘗試構(gòu)建一個新的生態(tài),但對于更多的初創(chuàng)公司和中小規(guī)模公司而言,兼容就是成本最低的路線。

比如國內(nèi)的GPU初創(chuàng)公司摩爾線程,基于MUSA的統(tǒng)一架構(gòu)推出了多款GPU產(chǎn)品,并打造了軟件開發(fā)平臺,包括AI開發(fā)平臺、MUSA SDK、MT Smart Media和MTVerse XR等。

而這套生態(tài)架構(gòu)可以充分兼容現(xiàn)有的軟件生態(tài),能借助MUSIFY工具實現(xiàn)代碼零成本遷移到MUSA平臺,也包括對CUDA生態(tài)的兼容。

在2021年的時候,在一個名為Vortex的RISC-V GPU項目上,也實現(xiàn)了對CUDA軟件工具包的支持。

在這個項目中,研究人員設(shè)計并實現(xiàn)了一條流水線,旨在全面支持從CUDA到增強版RISC-V GPU架構(gòu)的代碼遷移。這條流水線以CUDA源代碼為起點,目標(biāo)是在強化的RISC-V GPU架構(gòu)上直接運行這些代碼。具體而言,流水線分為以下幾步:首先將CUDA源代碼轉(zhuǎn)換為NVVM中間表示(IR),接著把NVVM IR轉(zhuǎn)化為SPIR-V IR,隨后利用POCL將SPIR-V IR轉(zhuǎn)譯成針對RISC-V的二進制文件,最終在增強后的RISC-V GPU上執(zhí)行這些二進制文件。

寫在最后

盡管CUDA生態(tài)目前是英偉達(dá)GPU的最大優(yōu)勢之一,但從這些廠商的努力可以看到,其他GPU硬件也正在有越來越多的方法兼容CUDA,有機會從英偉達(dá)手中奪得一些市場份額。但AI領(lǐng)域的龍頭效應(yīng)越來越強,能夠挑戰(zhàn)英偉達(dá)的GPU廠商可能機會越來越小了。

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