英国の新興企業Spectral Compute社は、NVIDIAのCUDAをAMDのGPU上でシームレスに機能させるGPGPUツールチェーン「SCALE」を発表した。
NVIDIAのCUDAは、コードを移植することなく、AMDのような非NVIDIA GPUで直接機能できるようになった。
さて、業界はNVIDIAのソフトウェアスタックの優位性を崩すことができたようだ。
そこで彼らは今、さまざまな手段で「独占」状態を解除する方法を模索している。
以前、CUDAライブラリをAMDのROCmで動作させるオープンソースの移植プロジェクトであるZLUDAが登場し、最終的にTeam RedのGPUをサポートした。
新たな競争相手として登場したSCALEは、AMDのコンシューマーがNVIDIAのCUDAの機能を活用してハイエンドの「ハイブリッド」モデルを作ることを可能にする。
私たちは、一度コードを書けば、どのようなハードウェア・プラットフォームでも構築・実行できるようにすべきだと信じている。これはCPUコードでは何年も前から実現されていることですが、なぜGPUではできないのでしょうか？私たちは、人気のあるCUDAプログラミング言語と他のハードウェア・ベンダーとの間の互換性のギャップを埋めることによって、この問題を直接解決することに着手しました。 1つのコードベース、複数のベンダー
– スペクトラル・コンピュートCEO、マイケル・ソンダーガード
Spectral Compute社のCEOであるマイケル・ソンダーガード氏は、GPUは現代のCPUと同様にオープンソース環境を持つべきであり、様々なプラットフォーム間で相互接続性が存在するべきだと考えている。
彼は、SCALEがCUDAと他のハードウェアベンダーとの間の互換性のギャップを埋める架け橋となり、最終的に市場に存在する限界を取り除くと考えている。
マイケル氏によると、SCALEはNVIDIAのCUDAツールキットに似たGPGPUツールキットで、CUDAコードをコンパイルする際にNVIDIA以外のGPU用のバイナリを使用し、最終的に翻訳レイヤーの必要性を排除する。
Spectral Compute社によれば、SCALEは7年前から開発が進められており、NVIDIAのコードに依存することなく、CUDA互換のツールチェーンを構築することで、AMDのRDNA GPUなど複数のプラットフォーム間で高い適応性を実現している。
SCALEはCUDAとソース互換性があるため、他の言語で作業する必要がなく、開発者はコードの移植を回避し、単一バージョンのコードベースで作業することができます。
さて、SCALEが実装されたことで、NVIDIAのCUDAの地位は独占的なものから比較的広く利用可能なものへと変化することは明らかだ。
ただし、SCALE自体はオープンソースではないことに注意が必要で、ユーザーはフリーソフトウェアのライセンスを通じてアクセスできる。
Spectral Computeによると、AMDのRDNA 3およびRDNA 2アーキテクチャを採用し、Blender、Llama-cpp、XGboost、FAISS、GOMC、STDGPU、Hashcat、NVIDIA Thrustといった複数のアプリケーションでこのソフトウェアをテストしたという。
NVIDIAは、以前Team GreenがSCALEのようなプラットフォームに対する警告をEULAに記載していたことから、CUDAを外部コンポーネント上で実行できるようにする特定のリソースに対して憤りを示しています。
CUDAはNVIDIAがAI市場を支配する上で大きな役割を果たしており、NVIDIAはこのソフトウェアが独占的な地位を簡単に失うことを許さないだろう。
ソース：wccftech – NVIDIA CUDA Can Now Directly Run On AMD GPUs Using The “SCALE” Toolkit
解説：
Scaleという興味深い新たなソリューションが登場しました。
元記事だと実際にどのように使うのか動作するのかがよくわかりませんので、少し補足しておきます。
1.動作に当たってはROCm(この記事を書いている時点では6.0.2)が必要
2.よって対応はLinuxのみ
3.ROCmとの相違点はソースの変更が必要なくそのまま動くこと
今のところ、gfx1030とgfx1100がサポートされており、gfx1010(RX5700/XT)とgfx1101(RX7800XT/7700XT)も未保障で動作を確認しているようです。
また、gfx900のサポートにも取り組んでいるとのことです。
ドキュメントをざっと読みましたが、どうもコンパイルは必要な感じがしました。
「それは違うよ」という方がいらっしゃいましたら、Xで指摘してください。
ZLUDAに続き、新しいCUDA互換スキームがRadeon上で機能することになります。
これで少しはRadeonのAI向け利用が進めばよいですね。
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