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相比之下，科研Spectral通过从源头重编译并对照NVCC输出进行结果验证，既保证了计算精度，又避免了性能损耗。基准测试显示，团队在AMD GPU上，SCALE在某些应用场景下的性能表现相比基于HIPIFY的方案有着数倍的提升。
目前，家自奖Spectral Compute的工作重心集中在AMD硬件上，但同时也致力于扩展对其他AI加速器的支持，并持续优化英伟达平台上的编译性能。考虑到CUDA生态中庞大的专用库依赖（如cuDNN、然科cuTENSOR和cuDF），然科该公司正在积极扩展相关支持，并计划推出PyTorch兼容功能，以更好地融入主流人工智能工作流。
