ZLUDA permite utilizar las librerías CUDA de Nvidia en las GPU de AMD con un rendimiento casi nativo

El dominio de Nvidia en los aceleradores de IA se debe sobre todo a la parte de software que se ha programado para las bibliotecas CUDA. La plataforma ROCm de AMD representa una alternativa viable, pero no demasiados desarrolladores de software están dispuestos a recodificar desde cero. Afortunadamente, gracias a los esfuerzos de AMD en los últimos años, existe una solución que permite a ROCm soportar código CUDA a través de un proyecto de portabilidad de código abierto llamado ZLUDA.

Inicialmente, los desarrolladores de ZLUDA empezaron en 2020 portando CUDA para GPU de Intelpero el empeño tropezó con dificultades técnicas, por lo que se puso en pausa indefinida. En 2022, AMD se puso en contacto con el responsable del proyecto, Andrzey Janik, y hasta hace poco, ZLUDA se centraba en las GPU Radeon. Sin embargo, por razones desconocidas, AMD decidió dejar de financiar este proyecto y rescindir el contrato con Janik hace unos meses. Afortunadamente, Janik incluyó una cláusula que le permitiría publicar el código como fuente abierta si se ejecutaba la rescisión.

Según las pruebas realizadas por Phoronix, parece que las aplicaciones CUDA pueden ejecutarse casi con el rendimiento nativo en ZLUDA sin necesidad de recodificación. Como señala Phoronix, ahora incluso los renderizadores CUDA propietarios pueden funcionar en las GPU Radeon. Todavía hay algunas características que no son totalmente compatibles, como el código ensamblador Nvidia OptiX o PTX. El proyecto cuenta con licencias Apache 2.0 y MIT, además de ser compatible con el Rust lenguaje de programación.

Aunque AMD no ofrezca soporte oficial para CUDA, los desarrolladores ya pueden utilizar ZLUDA en todas las GPU AMD, incluida la Instinct MI300 Aceleradores de IA. Si los desarrolladores de terceros siguen mejorando ZLUDA para que sea totalmente compatible con todas las funciones de CUDA, pronto podríamos ver un aumento de la demanda de las GPU de AMD como alternativa para los Aceleradores de IA de Nvidia que ahora son muy difíciles de conseguir.

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