ZLUDA permet de prendre en charge les bibliothèques CUDA de Nvidia sur les GPU AMD avec des performances quasi-natives

La mainmise de Nvidia sur les accélérateurs d'IA est principalement due aux logiciels qui ont été programmés pour les bibliothèques CUDA. La plateforme ROCm d'AMD représente une alternative viable, mais peu de développeurs de logiciels sont prêts à recoder à partir de zéro. Heureusement, grâce aux efforts d'AMD au cours des dernières années, il existe une solution qui permet à ROCm de prendre en charge le code CUDA via un projet de portage open-source appelé ZLUDA.

Initialement, les développeurs de ZLUDA ont commencé en 2020 par le portage de CUDA pour les GPU de GPU d'Intelmais le projet s'est heurté à des difficultés techniques et a été mis en pause pour une durée indéterminée. En 2022, AMD a contacté le chef du projet, Andrzey Janik, et jusqu'à récemment, ZLUDA s'est concentré sur les GPU Radeon Les GPU Radeon. Cependant, pour des raisons inconnues, AMD a décidé d'arrêter de financer ce projet et de mettre fin au contrat avec Janik il y a quelques mois. Heureusement, Janik a inclus une clause qui lui permettrait de publier le code en tant que source ouverte si la résiliation était appliquée.

D'après les tests effectués par Phoronix, il semble que les applications CUDA puissent fonctionner presque à la performance native sur ZLUDA sans nécessiter de recodage. Comme le note Phoronix, même les moteurs de rendu CUDA propriétaires peuvent désormais fonctionner sur les GPU Radeon. Certaines fonctionnalités ne sont pas encore entièrement prises en charge, comme le Nvidia OptiX ou le code d'assemblage PTX. Le projet dispose des licences Apache 2.0 et MIT, et prend en charge le langage de programmation Rust le langage de programmation Rust.

Bien qu'AMD ne fournisse pas de support officiel pour CUDA, les développeurs peuvent désormais utiliser ZLUDA sur tous les GPU AMD, y compris les modèles Instinct MI300 D'AMD. Si les développeurs tiers continuent d'améliorer ZLUDA pour prendre en charge toutes les fonctionnalités de CUDA, nous pourrions bientôt assister à une augmentation de la demande de GPU AMD comme alternative aux accélérateurs d'IA de Nvidia Accélérateurs d'IA de Nvidia de Nvidia, qui sont désormais très difficiles à obtenir.

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