SCALE 让 CUDA 应用无需修改运行在 AMD GPU 上

SCALE 让 CUDA 应用无需修改运行在 AMD GPU 上 英伟达通过其私有工具 CUDA 建立了护城河，成为 AI 热的最大赢家，大部分 AI 应用都是基于 CUDA 直接运行在英伟达的硬件上。英国公司 Spectral Compute Ltd 开发了一个 GPGPU 工具包 SCALE，允许 CUDA 应用无需修改就能编译运行在 AMD GPU 上，类似性能的 AMD GPU 通常比英伟达 GPU 更便宜。SCALE 目前支持 RDNA 2.0 和 RDNA 3.0 系列显卡，对旧一代的显卡如 Vega 10 和 GCN 5.0 的支持还在开发之后。 via Solidot

Nvidia 禁止使用转译层让 CUDA 软件在其他芯片上运行

Nvidia 禁止使用转译层让 CUDA 软件在其他芯片上运行 Nvidia 现在已禁止使用转译层在其他硬件平台上运行基于 CUDA 的软件。CUDA 11.5 中的一条新条款写道：“您不得对使用软件元素生成的输出的任何部分进行逆向工程、反编译或反汇编，以将此类输出工件转换为目标非 Nvidia 平台。”这似乎是为了阻止 ZLUDA 计划，一个让其他平台兼容 CUDA 的转译层。更重要的是，可以阻止中国 GPU 制造商利用带有转译层的 CUDA 代码。虽然 Nvidia 可能短期内无法阻止所有人在其他硬件平台上运行 CUDA ，然而该公司已经为此设置法律障碍。

AMD显卡市场份额同比飙升117％ NVIDIA意外大跌

AMD显卡市场份额同比飙升117％ NVIDIA意外大跌 更有趣的是显卡份额，可能和很多人想象的不同，AMD显卡虽然份额不多，但势头却一路看涨，出货量环比增加17％，同比则暴涨117％。份额方面，AMD显卡在2022年第四季度只占12％，2023年第三季度升至17％，2023年第四季度更是达到了19％。相比之下，NVIDIA确实一直占统治地位，出货量环比、同比也分别增加了4.7％、22.3％，但份额却在持续下滑：86％、82％、80％……另外，Intel还是打酱油的角色，份额徘徊在1-2％，只能等今年的新一代Battlemage系列出来再看了。JPR在报告中称，经过连续四个季度上涨，独立显卡迎来了一段黄金岁月，价格虽然贵，但确实有着高超的计算性能，无论是AI、生产力设计，还是游戏、视频编辑，都需要越来越强的独立显卡。至于AMD为何势头如此之猛，JPR也没有明确解释，你猜呢？ ... PC版： 手机版：

Jim Keller：NVIDIA的CUDA不是护城河，是沼泽！

Jim Keller：NVIDIA的CUDA不是护城河，是沼泽！ “CUDA 是沼泽，而不是护城河，”凯勒在 X 帖子中写道。“x86 也是一片沼泽。[…] CUDA 并不漂亮。它是通过一次堆积一件东西来构建的。” 确实，就像x86一样，CUDA在保持软件和硬件向后兼容性的同时逐渐增加了功能。这使得英伟达的平台完整且向后兼容，但它影响了性能并使程序开发变得更加困难。同时，很多开源软件开发框架可以比CUDA更高效地使用。“基本上没有人编写 CUDA，”Jim Keller在后续帖子中写道。“如果你确实编写 CUDA，它可能不会很快。[...] Triton、Tensor RT、Neon 和 Mojo 的存在是有充分理由的。”甚至NVIDIA本身也有不完全依赖 CUDA 的工具。例如，Triton Inference Server 是 NVIDIA 的一款开源工具，可简化 AI 模型的大规模部署，支持 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX 等框架。Triton 还提供模型版本控制、多模型服务和并发模型执行等功能，以优化 GPU 和 CPU 资源的利用率。NVIDIA的TensorRT是一种高性能深度学习推理优化器和运行时库，可加速NVIDIA GPU上的深度学习推理。TensorRT 从各种框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）中获取经过训练的模型，并对其进行优化以进行部署，从而减少延迟并提高图像分类、对象检测和自然语言处理等实时应用程序的吞吐量。但是，尽管像Arm、CUDA 和x86这样的架构可能会被认为是“沼泽”，因为它们的演进速度相对较慢、必须向后兼容并且体积庞大，但这些平台也不像GPGPU这样分散，这可能根本不是一件坏事。目前尚不清楚 Jim Keller 对 AMD 的ROCm和英特尔的OneAPI有何看法，但很明显，尽管他花了很多年时间设计 x86 架构，但他并不迷恋其未来前景。他的言论还暗示，尽管他曾在世界上一些最大的芯片制造商工作过一段时间，包括苹果、英特尔、AMD、博通（现在是Tenstorrent）等公司，但我们可能不会在NVIDIA的名单上看到他的名字。 ... PC版： 手机版：

NVIDIA封杀转译兼容CUDA 摩尔线程官方：MUSA、MUSIFY不受影响

NVIDIA封杀转译兼容CUDA 摩尔线程官方：MUSA、MUSIFY不受影响 3月5日晚间，摩尔线程发表官方声明回应称，旗下的MUSA、MUSIFY技术均未受影响！摩尔线程强调，MUSA、MUSIFY不涉及NVIDIA EULA相关条款，开发者可放心使用。据介绍，MUSA是摩尔线程自主研发、拥有全部知识产权、软硬一体的全功能GPU先进计算统一系统架构，与CUDA无任何依赖关系。MUSIFY是摩尔线程面向MUSA开发者提供的开发工具，方便在MUSA计算平台上进行应用移植与开发。它可以让开发者将自己的C++源代码，转换成MUSA C++源代码，再通过MUSA编译器MCC编译生成基于MUSA指令集的二进制代码，最终运行在摩尔线程的全功能GPU上。摩尔线程还向开发者提供MUSA SDK，这是摩尔线程GPU并行计算开发SDK的集合，包含了MUSAToolkits（内置运行时/编译器/GPU加速计算库/迁移/优化工具）及计算库、神经网络加速库、通信库等一系列开发工具，可让开发者快速开发出针对摩尔线程GPU优化的并行计算应用。摩尔线程强调，将充分发挥从芯片到显卡到集群的智算产品优势，继续打磨MUSA，持续为大模型训练与推理提供高性能算力支撑。 ... PC版： 手机版：

NVIDIA免费给显卡升级反被骂 原因何在

NVIDIA免费给显卡升级反被骂 原因何在 相比于完整AD102核心的18432个CUDA，新的AD102-225只用了45.8%，也就是一半都不到。虽然性能没有什么提升，但新显卡的功耗却从285W增加到了295W，尺寸和重量也有所增加，显然是为了压制发热而做出的改变。不过NVIDIA这种操作也不是第一次了，在今年上半年，RTX 4070、RTX 4060Ti和RTX 4060等显卡也被 NVIDIA升级了核心。基本上都是通过采用高规格的芯片，然后屏蔽来达到与原来持平的性能，最关键的是，变更核心后都有不同程度的功耗上涨。更早在30系的时候，NVIDIA也曾把RTX 3070Ti的核心更换为GA102-15，原因可以说是为了解决矿潮信任危机以及消化库存。但是在40系上这么做，原因可能就是AI实在是太挣钱了，在消费显卡市场减产后，NVIDIA也就用更高规格芯片屏蔽做出次等级的显卡。 ... PC版： 手机版：