ИИ-инструмент Claude Code за 30 минут перенёс код CUDA на платформу AMD ROCm, угрожая монополии NVIDIA

Сообщество разработчиков взбудоражено новостью о том, что инструмент искусственного интеллекта Claude Code смог за полчаса перенести целый бэкенд-код, написанный для проприетарной платформы NVIDIA CUDA, на открытую платформу AMD ROCm, причём без использования промежуточных слоёв перевода.

Как сообщил разработчик под ником johnnytshi на Reddit, процесс миграции был выполнен полностью автоматически, без написания кода вручную. «CUDA потратила 20 лет на строительство этой крепости, которая может исчезнуть за 6 месяцев», — заявил он.

Claude Code — это ИИ-инструмент для программирования от компании Anthropic, способный глубоко понимать логику кода. В данном случае он не просто механически заменял ключевые слова, а анализировал принципы работы конкретных ядерных функций, успешно справившись даже с такой сложной задачей, как различия в организации данных между двумя платформами.

Ключевым прорывом стал отказ от традиционных инструментов вроде Hipify. Вся операция была выполнена через командную строку, что резко снижает порог входа для переноса проектов с CUDA на ROCm.

Экосистема CUDA долгие годы была главным конкурентным преимуществом NVIDIA, «привязывая» разработчиков к её железу. AMD ROCm, несмотря на техническую мощь, страдала от недостатка совместимости и высоких затрат на миграцию. Успех Claude Code может кардинально изменить эту ситуацию, открыв дорогу для более широкого использования AMD-ускорителей в AI и HPC-сфере.

Даже вице-президент AMD по разработке программного обеспечения Ануш Элангован выразил удивление, заявив, что будущее программирования для GPU принадлежит ИИ-агентам.

Интересно, что вопросы о прочности «крепости» CUDA поднимались и ранее. Например, с выходом CUDA 13.1, который NVIDIA назвала крупнейшим обновлением за всю историю платформы. Его ключевая новинка — модель программирования CUDA Tile, призванная упростить разработку. Как отмечает ветеран индустрии Джим Келлер, если такой подход станет mainstream, программы станут менее привязаны к конкретному «железу» NVIDIA, что откроет возможности для AMD, Intel и других игроков.

Хотя некоторые эксперты указывают, что для достижения максимальной производительности всё ещё требуется глубокая ручная оптимизация под конкретное оборудование, сам факт столь быстрой и автоматизированной миграции знаменует собой важный поворотный момент в индустрии ускорителей вычислений.