O ZLUDA permite o suporte às bibliotecas CUDA da Nvidia em GPUs AMD com desempenho quase nativo
O domínio da Nvidia sobre os aceleradores de IA se deve principalmente ao lado do software que foi programado para as bibliotecas CUDA. A plataforma ROCm da AMD representa uma alternativa viável, mas não há muitos desenvolvedores de software dispostos a recodificar do zero. Felizmente, graças aos esforços da AMD nos últimos anos, existe uma solução que permite que o ROCm ofereça suporte ao código CUDA por meio de um projeto de portabilidade de código aberto chamado ZLUDA.
Inicialmente, os desenvolvedores do ZLUDA começaram em 2020 portando o CUDA para GPUs da Intelda Intel, mas o esforço enfrentou dificuldades técnicas e foi colocado em pausa indefinida. Em 2022, a AMD entrou em contato com o chefe do projeto, Andrzey Janik, e até recentemente, o ZLUDA se concentrava em GPUs Radeon. No entanto, por razões desconhecidas, a AMD decidiu parar de financiar esse projeto e rescindir o contrato com Janik há alguns meses. Felizmente, Janik incluiu uma cláusula que lhe permitiria publicar o código como open-source se a rescisão fosse aplicada.
De acordo com os testes realizados pela Phoronix, parece que os aplicativos CUDA podem ser executados com desempenho quase nativo no ZLUDA, sem necessidade de recodificação. Conforme observado pela Phoronix, até mesmo os renderizadores CUDA proprietários podem funcionar nas GPUs Radeon agora. Ainda há alguns recursos que não são totalmente suportados, como o Nvidia OptiX ou o código de montagem PTX. O projeto tem licenças Apache 2.0 e MIT, além de ser compatível com a linguagem de programação Rust linguagem de programação.
Embora a AMD não forneça suporte oficial para CUDA, os desenvolvedores agora podem usar o ZLUDA em todas as GPUs AMD, incluindo o Instinct MI300 Aceleradores de IA. Se os desenvolvedores terceirizados continuarem a aprimorar o ZLUDA para oferecer suporte total a todos os recursos da CUDA, poderemos ver em breve um aumento na demanda por GPUs da AMD como uma alternativa aos aceleradores de IA da Aceleradores de IA da Nvidia da Nvidia, que agora são muito difíceis de adquirir.
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