Per molti sviluppatori di intelligenza artificiale e calcolo ad alte prestazioni (HPC), CUDA � ormai sinonimo di GPU NVIDIA. Il linguaggio e il relativo ecosistema software rappresentano infatti lo standard de facto del settore, con una diffusione che interesserebbe circa l'80% del codice HPC oggi esistente.
Una startup londinese, Spectral Compute, ritiene per� che questa stretta associazione tra software e hardware non sia inevitabile e ha sviluppato una soluzione con l'obiettivo di separare i due mondi. Fondata nel 2018 da quattro ingegneri con un'esperienza complessiva di circa 60 anni nell'ottimizzazione HPC, Spectral Compute nasce dall'insoddisfazione per il costo delle GPU NVIDIA e per le limitazioni offerte dalle alternative disponibili per eseguire codice CUDA su piattaforme differenti. Da questa esperienza � nato SCALE, un compilatore sviluppato sfruttando LLVM e Clang che si propone come sostituto diretto di NVCC, il compilatore ufficiale di NVIDIA. Ne parla il sito HPCwire.
L'approccio scelto si differenzia da quello adottato da altri strumenti gi� presenti sul mercato. Soluzioni come HIPIFY di AMD convertono il codice CUDA in C++ destinato all'ecosistema ROCm, mentre SYCLomatic, nato in casa Intel, automatizza la migrazione verso Data Parallel C++, richiedendo comunque interventi manuali su parte del codice. Esistono inoltre progetti come ZLUDA, che operano direttamente sui binari compilati, introducendo per� un livello intermedio che pu� penalizzare le prestazioni.
