维度网讯，Spectral Compute 推出 SCALE 编译器，旨在让 CUDA 代码脱离英伟达硬件平台，在 AMD 等第三方 GPU 及 AI 加速器上直接运行。

Spectral Compute 于 2018 年在伦敦由四位工程师创立，分别是首席执行官 Michael Søndergaard、首席技术官 Chris Kitching、软件工程师 Nicholas Tomlinson 和软件工程师 Francois Souchay。四人此前供职于一家人工智能公司，累计拥有 60 年的高性能计算（HPC）优化经验。创始人因对英伟达 GPU 高昂的成本及其他编译器工具的糟糕性能感到不满，决定自研编译器，以打破 CUDA 代码的硬件锁定问题。

SCALE 基于 CLang 和 LLVM 编译器技术，目标是替代英伟达的 NVCC 编译器。该工具最初主要支持 AMD GPU，目前正逐步扩展至其他 AI 加速器。该公司增长主管 Giulio Malitesta 在德国汉堡举行的 ISC 2026 大会上表示，CUDA 占据了当前 HPC 代码约 80% 的份额，已成为事实标准，编译器工程师的任务是让 CUDA 代码能高效运行在不同的硬件之上。

目前市面上已有多种 CUDA 迁移方案，包括 AMD 的 HIPIFY、Intel 的 SYCLomatic 以及 ZLUDA。Malitesta 指出，这些工具均存在短板：HIPIFY 忽略了英伟达的并行线程执行（PTX）汇编语言；SYCLomatic 仍需约 10% 的手动代码迁移；ZLUDA 则作为中间件层直接操作编译后的二进制代码，会影响性能。此外，一些非英伟达的 CUDA 编译器也面临法律问题。

Spectral 声称其 SCALE 编译器能克服上述局限。该公司官网公布的基准测试显示，与使用 HIPIFY 将 CUDA 代码迁移至 AMD ROCm 环境相比，SCALE 在 AMD GPU 上实现了近 6 倍的性能提升。Malitesta 表示，该性能优势源于工具基于前沿编译器框架的彻底重新实现，将 CPU 行业的标准方法应用到了 GPU 编译领域。Spectral 在重新编译代码后，会从数值角度验证其正确性，若结果与正常的 NVCC 输出一致，则认定实现成功。

该公司总部位于伦敦，去年完成了 600 万美元融资，目前约有 30 名员工。Spectral 正致力于支持第三方 AI 加速器（尚未公布具体名称），并计划在本月晚些时候发布对 PyTorch 的支持，以更好地兼容 AI 与机器学习框架。公司员工表示，他们的工作对 CUDA 社区有益，今年 6 月，Spectral 与英伟达建立了正式合作伙伴关系，并加入了英伟达的 Inception 项目。

Spectral 学术解决方案主管 Ruben van Dongen 表示，该公司与英伟达和 AMD 均保持良好关系，并保持中立立场。SCALE 上市约两年，目前已支持核心 CUDA 产品，并正积极增加对 cuDNN、cuTENSOR、cuDF 等专门 CUDA 库的支持。该编译器向商业机构收费，但向学术机构和非营利组织免费提供。SCALE 已在橡树岭国家实验室的百亿亿次级超级计算机 Frontier 上运行。