AMDGPU现在通过使用ZLUDA的ROCm间接支持NVIDIACUDA库

AMDGPU用户现在可以通过使用ZLUDA轻松地在ROCm中运行CUDA库和应用程序，ZLUDA是一个开源库，可以有效地将NVIDIACUDA应用程序移植到ROCm，而不需要代码调整。

AMDROCm现在使用开源“ZLUDA”支持NVIDIACUDA库，适用于红队的所有GPU

将代码库从一种项目/语言“转换”到另一种项目/语言的做法很常见，因为它允许开发人员编码以访问更广泛的功能“库”并使维护更容易。然而，在这种情况下，出现了一个有趣的进展，因为TeamRed显然加快了移植CUDA平台以在AMD的ROCm上运行的努力，但联系了一位已经参与类似​​实施的开发人员。

Phoronix报道称，AMD的ROCm魔力现在以一种“解决方法”支持CUDAAPI，其中涉及利用ZLUDA，这是一个开源移植项目，最初旨在促进英特尔GPU上的NVIDIACUDA支持。虽然ZLUDA在代码移植领域提供了有趣的可能性，但它面临着技术和实际挑战，最终停止了其开发，特别是当它涉及当时英特尔等公司的兴趣时。然而，早在2022年，AMD就联系了其背后的开发者AndrzejJanik进行了一项非常令人兴奋的实验，现在结果终于显而易见了。

根据Phoronix的广泛测试，据透露，ZLUDA“几乎”与AMD的RadeonGPU以及利用NVIDIA的CUDA加载库的ROCm完美运行。此外，它也不需要对现有代码进行任何更改。尽管该项目的开发因AMD的明显退出而停止，但开发人员在截止日期前还是很友善地开源了该工作，这使得Phoronix能够进行测试，看看它带来了什么。

由于代码移植开辟了新的可能性，Phoronix已经成功地使用CUDA库运行Blender4.0，令人惊讶的是，测试结果显示NVIDIA和AMD在渲染性能方面是正面交锋的。此外，开发者AndrzejJanik亲自通过综合基准测试测试了支持CUDA的RadeonGPU的性能，所获得的数据非常有趣。

我相信ZLUDA可能具有巨大的发展潜力，因为它是一个桥接ROCm和CUDA堆栈的平台，而不是将它们分开，允许开发人员利用这两个平台的特定功能。当然，我们在RadeonGPU上看不到原生CUDA支持，但随着我们进入AI时代，这些资源可能会非常有用，而且开发者本人对ZLUDA的未来持乐观态度，声称他正在测试通过RDNAGPU上的ZLUDA发挥NVIDIA的升级能力。

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