ZLUDA 可在 AMD GPU 上支持 Nvidia 的 CUDA 库，并实现接近原生的性能

Nvidia 在人工智能加速器领域的领先地位主要归功于为 CUDA 库编程的软件方面。AMD 的ROCm平台是一个可行的替代方案，但愿意从头开始重新编码的软件开发人员并不多。值得庆幸的是，在 AMD 过去几年的努力下，通过一个名为 ZLUDA 的开源移植项目，ROCm 有了支持 CUDA 代码的解决方案。

最初，ZLUDA 的开发者们在 2020 年开始将 CUDA 移植到 英特尔的 GPU但这项工作遇到了技术上的困难，因此被无限期暂停。2022 年，AMD 联系了该项目的负责人 Andrzey Janik，直到最近，ZLUDA 一直专注于 Radeon GPU.然而，由于不明原因，AMD 决定停止资助这个项目，并在几个月前终止了与 Janik 的合同。幸运的是，Janik在合同中加入了一项条款，允许他在合同终止后以开源方式发布代码。

从 Phoronix 进行的测试来看，CUDA 应用程序几乎可以在 ZLUDA 上以原生性能运行，无需重新编码。正如 Phoronix 指出的那样，即使是专有的 CUDA 渲染器现在也能在 Radeon GPU 上运行。但仍有一些功能不完全受支持，如 Nvidia OptiX 或 PTX 汇编代码。该项目拥有 Apache 2.0 和 MIT 许可，并支持Rust编程语言。

虽然 AMD 可能不会为 CUDA 提供官方支持，但开发人员现在可以在所有 AMD GPU 上使用 ZLUDA，包括 Instinct MI300人工智能加速器。如果第三方开发人员继续改进 ZLUDA，使其完全支持所有 CUDA 功能，我们可能很快就会看到对 AMD GPU 的需求增加，以替代 英伟达的人工智能加速器的替代品。

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