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AMD는 이제 ZLUDA 덕분에 Windows 또는 Linux에서 Nvidia CUDA를 실행할 수 있습니다.

AMD는 이제 ZLUDA 덕분에 Windows 또는 Linux에서 Nvidia CUDA를 실행할 수 있습니다.

AMD가 Intel과 비교했을 때 Nvidia와 경쟁하는 데 어려움을 겪었다는 것은 비밀이 아닙니다. AMD의 투쟁은 두 가지입니다. 회사는 괜찮은 하드웨어를 보유하고 있지만 소프트웨어 측면은 특히 생산성 및 워크스테이션 분야에서 약간 부족합니다.

하지만 최근 몇 년 동안 AMD는 자체 ROCm(Radeon Open Compute Platform)으로 CUDA(Compute Unified Device Architecture)라는 거대 기업을 따라잡기 위해 노력해 왔습니다. ROCm에서 AMD는 개발자가 HIPIFY 도구를 사용하여 CUDA 소스 코드를 AMD 하드웨어에서 실행할 수 있도록 변환할 수 있는 HIP(이식성 컴퓨팅 인터페이스)를 도입했습니다. 하지만 성능은 CUDA와 동등하지 않습니다.

놀랍게도 AMD 하드웨어가 수정되지 않은 CUDA 애플리케이션을 실행할 수 있게 해주는 Project ZLUDA의 경우에는 그렇지 않으며 성능도 대부분 상당히 괜찮습니다. ZLUDA의 최신 릴리스인 버전 3은 컴파일러에 AMD 지원을 추가합니다.

“아무도 레드팀을 기대하지 않습니다”라는 제목의 변경 로그 에는 다음과 같이 적혀 있습니다.

  • 컴파일러에서 Intel GPU 지원 제거

  • 컴파일러에 AMD GPU 지원 추가

  • Intel GPU 호스트 코드 제거

  • AMD GPU 호스트 코드 추가

  • 추가 장치 지침. 40에서 68까지

  • 더 많은 호스트 기능. 48에서 184까지

  • OptiX 프레임워크의 개념 구현 증명 추가

  • cuDNN, cuBLAS, cuSPARSE, cuFFT, NCCL, NVML에 대한 최소 지원 추가

  • Windows용 ZLUDA 실행 프로그램 개선

개발자는 Geekbench 5.5.1을 사용하여 OpenCL과 ZLUDA에서 Radeon RX 6800 XT의 성능을 비교했으며 전반적으로 후자가 더 많은 경우에 우위를 점하는 치열한 싸움이었습니다.

AMD ZLUDA 성능과 OpenCL CUDA 및 HIP 비교

Phoronix는 ZLUDA의 성능을 테스트하여 CUDA 및 AMD 자체 HIP에 비해 어떤지 확인했습니다. GeForce가 Radeon 전체, 특히 Optix를 사용하는 것처럼 보이는 상당히 인기 있는 렌더링 애플리케이션이기 때문에 Blender Classroom 및 BMW 결과만 포함했습니다.

위 이미지에서 볼 수 있듯이 ZLUDA는 교실 장면과 BMW 장면 모두에서 매우 좋은 모습을 보여준 것 같습니다. 또한 두 경우 모두 AMD 자체 HIP보다 성능이 뛰어납니다. Optix가 없어도 CUDA가 여전히 앞서 있지만 그럼에도 불구하고 ZLUDA는 인상적입니다.

소스 및 이미지: Phoronix 를 통한 ZLUDA( GitHub )

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