Las GPU AMD ahora son compatibles «indirectamente» con las bibliotecas NVIDIA CUDA con ROCm usando ZLUDA

Los propietarios de GPU AMD ahora pueden ejecutar sin esfuerzo bibliotecas y aplicaciones CUDA dentro de ROCm mediante el uso de ZLUDA, una biblioteca de código abierto que transfiere de manera efectiva aplicaciones NVIDIA CUDA a ROCm que no requiere adaptación de código.

AMD ROCm ahora admite bibliotecas NVIDIA CUDA utilizando «ZLUDA» de código abierto y funciona en todas las GPU del equipo rojo

La práctica de «transicionar» bases de código de un proyecto/lenguaje a otro es común, ya que permite a los desarrolladores codificar para acceder a un «arsenal» más amplio de funciones y facilita el mantenimiento. En este caso, sin embargo, ha ocurrido un desarrollo interesante ya que Team Red aparentemente aceleró sus esfuerzos de portar la plataforma CUDA para ejecutarla con ROCm de AMD, pero se comunicó con un desarrollador que ya participó en una implementación similar.

Créditos de imagen: Phoronix

Phoronix informa que ROCm magic de AMD ahora admite las API CUDA en un método de «solución», que implica utilizar ZLUDA, un proyecto de portabilidad de código abierto diseñado originalmente para facilitar la compatibilidad con NVIDIA CUDA en las GPU Intel. Si bien ZLUDA ofrecía posibilidades interesantes en el ámbito de la portabilidad de código, enfrentó desafíos técnicos y prácticos que finalmente detuvieron su desarrollo, especialmente cuando llegó el interés de empresas como Intel en ese momento. Sin embargo, AMD se puso en contacto con el desarrollador detrás de esto, Andrzej Janik, para un experimento bastante emocionante en 2022, cuyos resultados ahora finalmente son evidentes.

Según pruebas exhaustivas realizadas por Phoronix, se revela que ZLUDA «casi» funciona perfectamente con las GPU Radeon de AMD y con ROCm que utiliza las bibliotecas cargadas con CUDA de NVIDIA. Además, tampoco requirió ningún cambio en el código existente. A pesar de que el desarrollo del proyecto se detuvo debido a la aparente retirada de AMD, el desarrollador tuvo la amabilidad de abrir el código fuente del trabajo después de cumplir con la fecha límite, lo que hizo posible que Phoronix probara para ver qué incorporaba.

Dado que la transferencia de código abrió nuevas posibilidades, Phoronix logró ejecutar Blender 4.0 con bibliotecas CUDA y, sorprendentemente, los resultados de las pruebas muestran que NVIDIA y AMD están cabeza a cabeza en términos de rendimiento de renderizado. Además, el propio desarrollador Andrzej Janik probó el rendimiento de las GPU Radeon con respaldo CUDA mediante pruebas comparativas sintéticas, y fue interesante presenciar las cifras obtenidas.

Fuente de la imagen: ZLUDA

Creo que ZLUDA podría tener un enorme potencial en el futuro, ya que es una plataforma que une las pilas ROCm y CUDA en lugar de separarlas, lo que permite a los desarrolladores aprovechar capacidades específicas de ambas plataformas. Por supuesto, no podemos ver soporte nativo de CUDA en las GPU Radeon, pero dichos recursos podrían resultar muy útiles a medida que avanzamos hacia la era de la IA, y el propio desarrollador es optimista sobre el futuro de ZLUDA, afirmando que está probando. Descubra las capacidades de mejora de NVIDIA con ZLUDA en GPU RDNA.

Fuente de noticias: Phoronix

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