Compatibilitatea Cuda cu GPU -urile AMD și Intel nu mai este un vis de țeavă
De ce contează: NVIDIA a introdus CUDA în 2006 ca un API și un strat software proprietar care a devenit în cele din urmă cheia pentru deblocarea imensă a puterii paralele de calcul a GPU -urilor. CUDA joacă un rol major în domenii precum inteligența artificială, calculul științific și simulările performante. Dar rularea codului CUDA a rămas în mare parte blocată pe hardware -ul NVIDIA. Acum, un proiect open-source lucrează pentru a rupe această barieră.
Permițând aplicațiile CUDA să ruleze pe GPU-uri terțe de la AMD, Intel și alții, acest efort ar putea extinde dramatic alegerea hardware-ului, reduce blocarea vânzătorilor și ar putea face ca calculul GPU să fie mai accesibil mai mult ca niciodată.
Echipa Zluda a împărtășit recent ultima sa actualizare trimestrială, confirmând că proiectul rămâne axat pe implementarea completă a compatibilității CUDA pe acceleratoarele grafice non-NVIDIA. Scopul declarat al lui Zluda este de a oferi un înlocuitor de abandon pentru CUDA pe AMD, Intel și alte arhitecturi GPU-permițând utilizatorilor și dezvoltatorilor să ruleze aplicații nemodificate bazate pe CUDA cu performanță „aproape nativ”.
O schimbare cea mai promițătoare pentru Zluda este aceea că echipa sa s -a dublat ca mărime. Acum există doi dezvoltatori cu normă întreagă care lucrează la proiect. Dezvoltatorul nou adăugat, cunoscut sub numele de „Violet”, a adus deja contribuții notabile la depozitul oficial open-source al instrumentului de pe GitHub.
Alte actualizări importante implică îmbunătățiri la ROCM/HIP GPU Runtime, care ar trebui să funcționeze în mod fiabil atât pe Linux, cât și pe Windows. GPU Runtimes, precum CUDA și ROCM, sunt concepute pentru a compila codul GPU în timpul rulării, asigurându -se că codul dezvoltat pentru hardware mai vechi poate compila și rula pe arhitecturi GPU mai noi cu probleme minime.
Zluda este, de asemenea, acum semnificativ mai bun la executarea binarelor CUDA nemodificate pe GPU-urile non-NVIDIA. Anterior, instrumentul a ignorat anumiți modificatori de instrucțiuni, fie nu a reușit să le execute cu o precizie completă. Acum, codul îmbunătățit poate gestiona unele dintre cele mai dificile cazuri-cum ar fi instrucțiunea CVT-cu o precizie accentuată de biți.
Un pas cheie în suportarea completă a aplicațiilor CUDA este urmărirea modului în care codul interacționează cu API -ul prin înregistrare detaliată. Zluda s -a îmbunătățit și în această zonă. Acum poate captura interacțiuni trecute cu vederea anterior și chiar poate gestiona apelurile API intermediare.
Vedeți și: nu doar hardware -ul: cât de profund este software -ul Nvidia?
De asemenea, dezvoltatorii au făcut progrese semnificative în susținerea LLM.C, o implementare pură a testului CUDA (scrisă în C) pentru modele de limbă precum GPT-2 și GPT-3. Zluda implementează în prezent 16 din 44 de funcții în LLM.C, iar echipa speră să efectueze complet testul în curând.
În cele din urmă, Zluda a avansat ușor în sprijinul său potențial pentru codul Physx pe 32 de biți. NVIDIA a renunțat atât la asistența hardware, cât și la software pentru acest middleware, cu GPU-urile GeForce 50 din seria GeForce 50, lăsând fanii jocurilor vechi (ISH) cu ceea ce poate fi descris în esență ca o experiență spartă sau subpar.
În ultimul trimestru, Zluda a primit o actualizare minoră legată de suportul Physx pe 32 de biți. Concentrarea inițială este pe colectarea eficientă a jurnalelor CUDA pentru a identifica bug-uri potențiale, care pot afecta în cele din urmă și codul Physx pe 64 de biți. Cu toate acestea, dezvoltatorii avertizează că suportul Physx pe 32 de biți va necesita probabil contribuții semnificative din partea codificatorilor terți.
