AMD-GPUs unterstützen jetzt „indirekt“ NVIDIA CUDA-Bibliotheken mit ROCm unter Verwendung von ZLUDA

Besitzer von AMD-GPUs können jetzt mithilfe von mühelos CUDA-Bibliotheken und -Apps in ROCm ausführen ZLUDAeine 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 Entwickler dadurch auf ein breiteres „Arsenal“ an Funktionen zugreifen können und die Wartung einfacher wird. In diesem Fall ist jedoch eine interessante Entwicklung eingetreten, da Team Red offenbar seine Bemühungen, die CUDA-Plattform zu portieren, um sie mit AMDs ROCm zu betreiben, beschleunigt hat, aber einen Entwickler kontaktiert 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 dazu gedacht war, NVIDIA CUDA-Unterstützung auf Intel-GPUs zu erleichtern. Während ZLUDA faszinierende Möglichkeiten im Bereich der Codeportierung 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