Инженеры из Spectral Compute решили отвязать CUDA от железа Nvidia. Они устали от того, что код на этом языке привязан к конкретным GPU, а альтернативные компиляторы работают плохо. Компанию основали в 2018 году Майкл Сёндергаард (CEO), Крис Китчинг (CTO) и два сооснователя — у них за плечами 60 лет совокупного опыта в HPC.
Spectral создала продукт под названием SCALE. Это компилятор на базе CLang и LLVM, который работает как прямая замена NVCC (родного компилятора Nvidia). Изначально SCALE нацелили на GPU от AMD, но теперь компания хочет поддерживать и другие AI-ускорители. При этом SCALE работает и на GPU Nvidia — в Spectral считают, что Nvidia не выжимает софтовую производительность до конца, чтобы продавать больше «железа`.
Руководитель роста Spectral Джулио Малитеста объяснил: CUDA — де-факто стандарт для HPC, на нём написано около 80% кода. «Мы принимаем это как факт и просто делаем компиляторные инструменты, чтобы код работал на разных платформах», — сказал он на конференции ISC 2026 в Гамбурге.
Конкуренты у SCALE есть, но все они страдают от недостатков. Инструмент AMD HIPIFY игнорирует PTX — ассемблер Nvidia, который даёт полный доступ к железу. SYCLomatic от Intel мигрирует 90% кода, а остальное приходится допиливать вручную. ZLUDA, напротив, работает с бинарниками как прослойка, что режет производительность. Плюс у этих решений были юридические проблемы.
Spectral обходит их за счёт чистого переписывания компилятора с нуля (clean-room). Компания применяет к GPU те же подходы, что стали стандартом для CPU: никто не ждёт просадки в C++ при смене AMD на ARM. В бенчмарках SCALE на GPU от AMD даёт почти шестикратный прирост производительности по сравнению с HIPIFY.
Spectral базируется в Лондоне, в прошлом году привлекла $6 млн. Сейчас в компании около 30 сотрудников, они активно нанимают. SCALE продают коммерческим клиентам, а академическим и некоммерческим организациям отдают бесплатно. Компилятор уже запускали на суперкомпьютере Frontier в Ок-Риджской лаборатории. В июне Spectral вошла в партнёрскую программу Nvidia Inception.
В планах — поддержка сторонних AI-ускорителей (каких именно, пока не говорят), выход обновления для PyTorch и адаптация под специализированные библиотеки вроде cuDNN, cuTENSOR и cuDF. Глава академического направления Рубен ван Донген подчеркнул: «Мы хотим дружить со всей индустрией, мы действительно нейтральны». В статье резюмируют, что Spectral строит мосты через «ров CUDA», и удивительно, что таких компаний на рынке так мало.