شركة Spectral البريطانية تطلق مترجم SCALE وتحصل على تمويل بقيمة 6 ملايين دولار

أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة Spectral Compute مترجم SCALE، الذي يهدف إلى تمكين تشغيل أكواد CUDA خارج منصة أجهزة NVIDIA، مباشرة على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) التابعة لجهات ثالثة مثل AMD، بالإضافة إلى مسرعات الذكاء الاصطناعي.

تأسست شركة Spectral Compute في لندن عام 2018 على يد أربعة مهندسين، وهم: الرئيس التنفيذي Michael Søndergaard، وكبير المسؤولين التقنيين Chris Kitching، ومهندس البرمجيات Nicholas Tomlinson، ومهندس البرمجيات Francois Souchay. كان الأربعة يعملون سابقًا في شركة ذكاء اصطناعي، ويمتلكون خبرة تراكمية تبلغ 60 عامًا في تحسين الحوسبة عالية الأداء (HPC). نظرًا لاستيائهم من التكلفة المرتفعة لوحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA والأداء الضعيف لأدوات المترجمات الأخرى، قرر المؤسسون تطوير مترجم خاص بهم لكسر احتكار الأجهزة لأكواد CUDA.

يعتمد مترجم SCALE على تقنيتي CLang وLLVM، ويهدف إلى أن يكون بديلاً لمترجم NVCC من NVIDIA. كان الدعم الأولي لهذه الأداة مقتصرًا بشكل أساسي على وحدات معالجة الرسوميات من AMD، وهي تعمل حاليًا على التوسع تدريجيًا ليشمل مسرعات الذكاء الاصطناعي الأخرى. صرح مدير النمو في الشركة، Giulio Malitesta، خلال مؤتمر ISC 2026 في مدينة هامبورغ الألمانية، أن CUDA تستحوذ على حوالي 80% من أكواد الحوسبة عالية الأداء الحالية، وأصبحت معيارًا واقعيًا، وأن مهمة مهندسي المترجمات هي تمكين تشغيل أكواد CUDA بكفاءة على أجهزة مختلفة.

تتوفر حاليًا عدة حلول لنقل أكواد CUDA، بما في ذلك HIPIFY من AMD، وSYCLomatic من Intel، وZLUDA. أشار Malitesta إلى أن هذه الأدوات تعاني جميعها من قصور: حيث يتجاهل HIPIFY لغة التجميع الخاصة بالخيوط المتوازية (PTX) من NVIDIA؛ ولا يزال SYCLomatic يتطلب نقلًا يدويًا لحوالي 10% من الأكواد؛ بينما يعمل ZLUDA كطبقة وسيطة تتعامل مباشرة مع الكود الثنائي المُجمّع، مما يؤثر على الأداء. بالإضافة إلى ذلك، تواجه بعض مترجمات CUDA غير التابعة لـ NVIDIA مشكلات قانونية.

تدعي Spectral أن مترجم SCALE قادر على تجاوز هذه القيود. تُظهر الاختبارات المعيارية المنشورة على الموقع الرسمي للشركة أن SCALE يحقق تحسنًا في الأداء يقارب 6 أضعاف على وحدات معالجة الرسوميات من AMD، مقارنة باستخدام HIPIFY لنقل أكواد CUDA إلى بيئة AMD ROCm. أوضح Malitesta أن ميزة الأداء هذه تنبع من إعادة التنفيذ الكاملة للأداة استنادًا إلى أطر عمل المترجمات المتطورة، مما يطبق الأساليب المعيارية المستخدمة في صناعة وحدات المعالجة المركزية (CPU) على مجال تجميع وحدات معالجة الرسوميات (GPU). بعد إعادة تجميع الكود، تتحقق Spectral من صحته عدديًا، وإذا تطابقت النتائج مع مخرجات NVCC العادية، تعتبر عملية التنفيذ ناجحة.

يقع المقر الرئيسي للشركة في لندن، وقد أكملت العام الماضي جولة تمويل بقيمة 6 ملايين دولار، ويبلغ عدد موظفيها حاليًا حوالي 30 موظفًا. تعمل Spectral على دعم مسرعات الذكاء الاصطناعي من جهات ثالثة (لم يتم الكشف عن أسمائها بعد)، وتخطط لإصدار دعم لإطار PyTorch في وقت لاحق من هذا الشهر، لتحسين التوافق مع أطر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. صرح موظفو الشركة بأن عملهم مفيد لمجتمع CUDA، وفي يونيو من هذا العام، أقامت Spectral شراكة رسمية مع NVIDIA وانضمت إلى برنامج Inception التابع لها.

صرح مدير الحلول الأكاديمية في Spectral، Ruben van Dongen، أن الشركة تحافظ على علاقات جيدة مع كل من NVIDIA وAMD، وتتبنى موقفًا محايدًا. تم إطلاق SCALE منذ حوالي عامين، وهو يدعم حاليًا منتجات CUDA الأساسية، ويعمل بنشاط على زيادة دعم مكتبات CUDA المتخصصة مثل cuDNN وcuTENSOR وcuDF. هذا المترجم مدفوع للكيانات التجارية، لكنه يُقدم مجانًا للمؤسسات الأكاديمية والمنظمات غير الربحية. يعمل SCALE بالفعل على حاسوب Frontier العملاق من فئة الإكسا سكيل (exascale) في مختبر أوك ريدج الوطني.