
AMD-GPU-Besitzer können jetzt mühelos CUDA-Bibliotheken und -Apps in ROCm ausführen, indem sie ZLUDA verwenden , eine Open-Source-Bibliothek, die NVIDIA CUDA-Apps effektiv auf ROCm portiert, ohne dass eine Codeanpassung erforderlich ist.
AMD ROCm unterstützt jetzt NVIDIA CUDA-Bibliotheken mit Open-Source „ZLUDA“ und funktioniert auf allen GPUs des Red Teams
Die Praxis, Codebasen von einem Projekt/einer anderen Sprache auf ein anderes zu „überführen“, ist weit verbreitet, da es Entwicklern den Zugriff auf ein breiteres „Arsenal“ an Funktionen ermöglicht und die Wartung erleichtert. In diesem Fall ist jedoch eine interessante Entwicklung eingetreten, da Team Red offenbar seine Bemühungen zur Portierung der CUDA-Plattform für den Betrieb mit AMDs ROCm beschleunigt hat, sich aber an einen Entwickler gewandt hat, der bereits an einer ähnlichen Implementierung beteiligt war.

Phoronix berichtet, dass AMDs ROCm Magic nun CUDA-APIs in einer „Workaround“-Methode unterstützt, die die Nutzung von ZLUDA beinhaltet, einem Open-Source-Portierungsprojekt, das ursprünglich entwickelt wurde, um NVIDIA CUDA-Unterstützung auf Intel-GPUs zu erleichtern. Während ZLUDA faszinierende Möglichkeiten im Bereich der Code-Portierung bot, stand es vor technischen und praktischen Herausforderungen, die seine Entwicklung letztendlich stoppten, insbesondere wenn es um das Interesse von Unternehmen wie Intel zu dieser Zeit ging. Allerdings wurde der Entwickler dahinter, Andrzej Janik, bereits im Jahr 2022 von AMD für ein recht spannendes Experiment kontaktiert, dessen Ergebnisse nun endlich vorliegen.

Basierend auf umfangreichen Tests von Phoronix wurde offenbart, dass ZLUDA „fast“ perfekt mit AMDs Radeon-GPUs läuft, wenn ROCm die CUDA-geladenen Bibliotheken von NVIDIA nutzt. Darüber hinaus waren auch keine Änderungen am vorhandenen Code erforderlich. Obwohl die Entwicklung des Projekts aufgrund des offensichtlichen Rückzugs von AMD gestoppt wurde, war der Entwickler so freundlich, das Werk nach Ablauf der Frist als Open Source zu veröffentlichen, was es Phoronix ermöglichte, es auszuprobieren, um zu sehen, was es mit sich brachte.
Da die Code-Portierung neue Möglichkeiten eröffnete, ist es Phoronix gelungen, Blender 4.0 mit CUDA-Bibliotheken auszuführen, und überraschenderweise zeigen die Testergebnisse, dass NVIDIA und AMD in Bezug auf die Rendering-Leistung gleichauf liegen. Darüber hinaus hat der Entwickler Andrzej Janik selbst die Leistung von Radeon-GPUs mit CUDA-Unterstützung durch synthetisches Benchmarking getestet, und die erhaltenen Zahlen waren interessant anzusehen.

Ich glaube, dass ZLUDA ein großes Zukunftspotenzial haben könnte, da es sich um eine Plattform handelt, die ROCm- und CUDA-Stacks verbindet, anstatt sie voneinander zu trennen, sodass Entwickler spezifische Funktionen beider Plattformen nutzen können. Natürlich können wir keine native CUDA-Unterstützung auf Radeon-GPUs sehen, aber solche Ressourcen könnten sich auf dem Weg in die KI-Ära als sehr nützlich erweisen, und der Entwickler selbst ist optimistisch, was die Zukunft von ZLUDA angeht und behauptet, dass er testet Testen Sie die Upscaling-Funktionen von NVIDIA mit ZLUDA auf RDNA-GPUs.
Nachrichtenquelle: Phoronix
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