OpenCL, Khronos

OpenCL 3.1: Khronos zertifiziert Apple M1/ M2 unter Linux

Veröffentlicht: 15.07.2026 um 03:52 Uhr, Redaktion boerse-global.de

Erste konforme OpenCL 3.1-Implementierung auf Apple Silicon unter Linux zertifiziert. Rusticl-Treiber von Red Hat ermöglicht standardisierte Compute-Funktionen.

OpenCL 3.1 für Apple M1/M2: Asahi Linux erreicht Zertifizierungs-Meilenstein
Ein stilisierter Mikrochip mit leuchtenden Schaltkreisen, überlagert mit einem dezenten Asahi-Linux-Logo, das OpenCL 3.1 auf Apple M1/M2 repräsentiert. Illustration mit AI erstellt übermittelt durch boerse-global.de

Die Khronos Group hat die erste konforme OpenCL 3.1-Implementierung für Apples M1- und M2-Chips zertifiziert – ein Meilenstein für Open-Source-Computing auf der ARM-Plattform.

Die Zertifizierung erfolgte am Dienstag auf der Asahi Linux-Plattform, genutzt wurde der Mesa Rusticl-Treiber. Damit sind erstmals standardisierte Compute-Funktionen auf Apples hauseigenen Prozessoren unter Linux verfügbar. Das ist besonders für Entwickler und Wissenschaftler relevant, die auf offene Standards angewiesen sind.

Rusticl: Ein Rust-Treiber macht das Rennen

Hinter der Implementierung steckt Karol Herbst von Red Hat, der das Rusticl-Projekt leitet. Rusticl ist eine moderne OpenCL-Implementierung, die in der Programmiersprache Rust geschrieben ist und innerhalb des Mesa-Grafik-Stacks arbeitet. Die erfolgreiche Zertifizierung für M1 und M2 dürfte weitere folgen lassen: Für die AMD RadeonSI- und Zink-Treiber werden zeitnah ebenfalls OpenCL 3.1-Konformitätsnachweise erwartet.

Parallel dazu hat Intel am Dienstag Version 2.38.2 seines Grafik-Compilers veröffentlicht. Das Update bringt Optimierungen für die Xe2+-Hardware, Unterstützung für die OpenCL-Subgroup-Rotation-Erweiterung und Integration mit LLVM 22.

Hardware-Monitoring: SMC-Treiber wird geflickt

Neben den Fortschritten bei Compute-Standards arbeiten Entwickler an der komplexen Hardware-Verwaltung von Apple Silicon. James Calligeros hat am Dienstag Patches für den Apple System Management Controller (SMC) eingereicht. Die Aktualisierungen beheben Inkonsistenzen in der Sensor-Datenerfassung verschiedener Apple-SoCs. Dazu nutzen die Entwickler Device-Tree-Quelldateien, um für jeden Chip spezifische Sensorgruppen zu definieren.

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Die Arbeit an der Device-Tree-Unterstützung für neuere Hardware – darunter der M4 sowie die Pro-, Max- und Ultra-Varianten des M3 – schreitet ebenfalls voran. Auf breiterer Linux-Ebene brachte der Kernel 7.2-rc3 vom 12. Juli weitere Treiber-Patches und Verbesserungen der Multi-GPU-Erkennung. Die stabile Version wird für August erwartet.

macOS 27: Ende der Intel-Ära und neue Hürden

Die Entwicklung des Apple-Silicon-Ökosystems unter Linux fällt mit tiefgreifenden Veränderungen bei Apple zusammen. Die öffentliche Beta von macOS 27 (Codename „Golden Gate") wurde am 13. Juli veröffentlicht. Diese Version markiert einen endgültigen Bruch: Apple stellt die Unterstützung für Intel-basierte Macs ein, darunter Modelle aus den Jahren 2019 und 2020.

Asahi-Linux-Entwickler haben festgestellt, dass macOS 27 die Erkennung von Boot-Laufwerken verändert. Das betrifft insbesondere Nutzer, die auf Apple-Silicon-Hardware mehrere Betriebssysteme parallel betreiben. Trotz dieser Hürden wächst das Linux-Ökosystem für Apple-Hardware weiter. PyTorch 2.13 (erschienen am 8. Juli) bietet beispielsweise native Metal-Unterstützung und deutliche Leistungssteigerungen für Machine-Learning-Aufgaben auf Apple-Chips.

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Gaming und KI: Branche setzt auf offene Standards

Die gesamte Branche legt verstärkt Wert auf plattformübergreifende Compute- und Grafikleistung. Am 13. Juli erhielt der Open-Source-Vulkan-Treiber NVK experimentelle Unterstützung für DLSS in Mesa 26.2. Dazu werden spezifische NVIDIA-Binary-Import-Erweiterungen genutzt, um die Linux-Gaming-Leistung zu verbessern. Bereits Anfang der Woche erhielten AMD RDNA 2 und RDNA 3-GPUs FSR 4.1-Support unter Linux.

Für Entwickler mobiler und integrierter Grafiken hat Tether AI am 13. Juli Version 0.15.0 seines QVAC SDK veröffentlicht. Das Update enthält ein natives AMD-GPU-Backend und bietet Vision-Encoder für Modelle wie Qwen 3.5 auf Android-basierten GPUs – über OpenCL und Vulkan. Das zeigt: Standardisierte Compute-APIs werden zur tragenden Säule für unterschiedlichste Hardware-Architekturen.

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