Агентный ИИ Claude Code продемонстрировал феноменальную скорость, портировав код NVIDIA CUDA на платформу ROCm всего за 30 минут. Это событие может стать прорывом в преодолении барьеров между экосистемами GPU, хотя для сложных ядер, требующих глубокой аппаратной оптимизации, возможности ИИ пока ограничены.
Агентная платформа для кодирования Claude Code продемонстрировала впечатляющую возможность: ей удалось портировать код NVIDIA CUDA на платформу ROCm всего за полчаса, что потенциально может сократить разрыв между этими двумя экосистемами.
Использование Claude Code для портирования с CUDA на ROCm может подойти для простых ядер, но не для сложных преобразований
Агентные рабочие нагрузки, безусловно, являются следующим крупным направлением применения ИИ, и появление таких инструментов, как Claude Code и Antigravity от Google, произвело фурор в сообществе разработчиков, продемонстрировав возможности этих платформ. Однако, как выяснилось, пользователь Reddit смог устранить разрыв между CUDA и ROCm с помощью Claude Code. По словам johnnytshi, он портировал весь бэкенд CUDA на ROCm от AMD, используя искусственный интеллект, всего за 30 минут и без промежуточных слоев трансляции.
Стоит отметить, что здесь есть множество тонкостей, в том числе вопрос о том, насколько целесообразно портировать код с помощью Claude. Тем не менее, по словам пользователя, единственная возникшая проблема была связана с различиями в «расположении данных». Для тех, кто не в курсе, Claude Code функционирует в агентной среде, что означает, что он интеллектуально заменяет ключевые слова CUDA на ROCm, сохраняя при этом логику конкретных ядер неизменной, а не просто заменяя синтаксис. Другое преимущество, разумеется, в том, что нет необходимости настраивать сложные среды трансляции, вроде Hipify; вместо этого можно использовать командную строку напрямую для выполнения задачи портирования.
Однако пользователь Reddit не уточнил, с каким типом кодовой базы он работал. Поскольку ROCm по сути имитирует некоторые аспекты платформы NVIDIA CUDA, простое портирование, вероятно, не вызовет затруднений для ИИ. Ситуация станет по-настоящему интересной при работе с взаимосвязанными кодовыми базами, что потребует обширного контекста для эффективного портирования агентной системой на ROCm. Что еще более важно, поскольку написание ядер тесно связано с обеспечением оптимизаций на уровне «глубокого оборудования», существует мнение, что Claude Code всё же будет уступать в этом аспекте, особенно в отношении специфических иерархий кэша.
Усилия по подрыву доминирования CUDA продолжаются уже несколько месяцев: существуют такие проекты, как ZLUDA, а также внутренние разработки таких гигантов, как Microsoft. Тем не менее, NVIDIA по-прежнему остается доминирующей силой, когда речь заходит о написании ядер для ускоренной производительности GPU.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Muhammad Zuhair