El “famoso” Claude Code logró portar el backend CUDA de NVIDIA a ROCm en solo 30 minutos, y la gente lo llama el fin del foso CUDA.

Claude Code, la famosa plataforma de codificación agente, ha logrado transferir el código CUDA de NVIDIA a la plataforma ROCm en solo media hora, lo que podría cerrar la brecha entre los dos ecosistemas.

El uso del código de Claude para la portación de CUDA a ROCm podría estar bien para los núcleos más simples, pero no para las traducciones complejas

Bueno, las cargas de trabajo agéticas son de hecho la próxima aplicación principal de la IA, y con la introducción de Claude Code y Antigravity de Google, la comunidad de codificación se ha visto interrumpida al ver las capacidades de estas plataformas. Sin embargo, parece que un Redditor realmente ha logrado cerrar la brecha entre CUDA y ROCm usando Claude Code, y según johnnytshi, portó un backend completo de CUDA a la ROCm de AMD usando IA en solo 30 minutos, sin ninguna capa de traducción intermedia.

Bueno, hay muchas complejidades que discutir, incluyendo si la portación de código con Claude es una opción viable, pero según el usuario, el único problema que enfrentaron fue con las diferencias de "diseño de datos". Para aquellos que no lo saben, Claude Code opera dentro de un marco agénico, lo que significa que actúa inteligentemente para reemplazar las palabras clave CUDA con ROCm, asegurando que la lógica subyacente de los núcleos específicos siga siendo consistente en lugar de simplemente reemplazar palabras clave de código. Otra ventaja, por supuesto, es que no necesitará configurar entornos de traducción complejos como Hipify; en cambio, puede usar su CLI directamente para el trabajo de portación.

Sin embargo, el Redditor no especificó en qué tipo de base de código estaba trabajando, ya que ROCm esencialmente imita varios aspectos de la plataforma CUDA de NVIDIA; por lo tanto, un puerto simple no será complejo para la IA. Las cosas se volverían interesantes una vez que tenga bases de código interconectadas, lo que requeriría un contexto extenso para que un sistema agentico porte a ROCm de manera efectiva. Más importante aún, dado que escribir kernels se trata de garantizar optimizaciones de "hardware profundo", se argumenta que Claude Code todavía se quedaría corto en este sentido, especialmente para jerarquías de caché específicas.

Los esfuerzos para romper el 'foso' de CUDA han estado en marcha durante varios meses, con proyectos como ZLUDA y esfuerzos internos de Microsoft, pero NVIDIA sigue siendo la entidad dominante cuando se trata de escribir núcleos para el rendimiento acelerado por GPU.

Fuente: Wccftech