En el cambiante panorama de la computación con GPU, un proyecto con el nombre de "ZLUDA" ha logrado que CUDA de Nvidia sea compatible con las GPU de AMD. Históricamente, CUDA, una plataforma de computación paralela y un modelo de programación desarrollado por Nvidia, ha estado disponible exclusivamente para las GPU de Nvidia. Esta exclusividad ha planteado desafíos para los desarrolladores e investigadores que desean aprovechar las potentes capacidades de computación de CUDA en hardware que no sea de NVIDIA. Existen muchos programas populares que funcionan con CUDA, incluidos PyTorch y Matlab.

ZLUDA, que inicialmente se inspiró en los esfuerzos por adaptar las aplicaciones CUDA para los gráficos Intel a través de un proyecto similar del mismo nombre, tiene como objetivo salvar esta brecha para las GPU AMD. Al traducir las llamadas CUDA a algo que la plataforma ROCm (Radeon Open Compute) de AMD pueda entender, ZLUDA permite que las aplicaciones CUDA se ejecuten en hardware AMD con modificaciones mínimas o nulas requeridas por parte de los desarrolladores. El proyecto fue llevado a cabo por Andrzej Janik, quien se puso en contacto conPhoronixy compartió su implementación de ZLUDA para AMD ROCm.

Este proyecto fue financiado inicialmente por AMD, y es el resultado de dos años de trabajo para hacerlo compatible con CUDA. AMD dejó de financiarlo, pero una estipulación del contrato era que el proyecto podría ser de código abierto y lanzado por Janik una vez que el contrato terminara. Es por eso que lo estamos viendo ahora, y aparentemente el rendimiento es impresionante. Tal como está, Janik deja en claro que este es probablemente el final del proyecto, afirmando que "ahora está abandonado y posiblemente solo recibirá actualizaciones para ejecutar cargas de trabajo en las que estoy personalmente interesado (DLSS)" y que "nos hemos quedado sin empresas de GPU", dado que tanto AMD como Intel ahora no están interesados.

Fuente:Phoronix

Como informaPhoronix, el software compatible con CUDA se ejecuta sin cambios en una Radeon 7900 XTX, y programas como Blender funcionan sin problemas. El proyecto es básicamente un reemplazo directo que procesará las solicitudes relacionadas con CUDA correctamente para que las aplicaciones puedan seguir ejecutándose como si estuvieran en un verdadero hardware de Nvidia. Sin embargo, existen algunas limitaciones, la más notable es que ZLUDA se ejecuta en ROCm 5 en lugar de 6. ZLUDA también puede funcionar en máquinas Windows.

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Para utilizar ZLUDA, simplemente puede obtener los archivos de la última versión y especificar la variable de entorno$LD_LIBRARY_PATHpara los archivos de la biblioteca CUDA. A partir de ahí, cualquier aplicación que esté utilizando debería funcionar. Es especialmente interesante quePhoronixidentificó un mejor rendimiento en algunos casos utilizando ZLUDA en comparación con el uso de Radeon HIP nativo en Blender. Janik también descubrió que Geekbench con ZLUDA tuvo un mejor rendimiento en muchas áreas en comparación con el uso de la implementación nativa de OpenCL.

Fuente: Andrzej Janik

Si quieres probar ZLUDA, puedes descargarlo ahora desdela página de GitHubde Janik . Allí también encontrarás instrucciones para usarlo en Windows y Linux, junto con problemas conocidos y una sección de preguntas frecuentes. No es una implementación perfecta de CUDA en AMD, pero actualmente es la única y, con aplicaciones que funcionan tan bien en él, para algunas personas puede que ya funcione exactamente para lo que necesitan.