В течение последних двух лет компания AMD тихо финансировала работу по обеспечению бинарной совместимости приложений NVIDIA CUDA на своем стеке ROCm. Это позволит программам CUDA работать на графических процессорах AMD Radeon без адаптации исходного кода. Ответственный за это проект - ZLUDA, который изначально был разработан для обеспечения поддержки CUDA на графике Intel. Разработчик ZLUDA, Анджей Яник, получил контракт от AMD в 2022 году, чтобы адаптировать свой проект для использования на графических процессорах Radeon с HIP/ROCm. Он потратил два года на то, чтобы обеспечить функциональную поддержку CUDA в платформе AMD, позволив многим реальным рабочим нагрузкам CUDA работать без модификации. По неизвестным причинам AMD решила не выпускать продукт, но по окончании финансирования, в соответствии с соглашением, выложила его в открытый доступ. На сайте Phoronix появилось несколько бенчмарков, тестирующих реализацию AMD ZLUDA в различных бенчмарках.
Бенчмарки показали, что фирменные рендеры и программное обеспечение на базе CUDA работают на графических процессорах Radeon "из коробки" с заменой библиотеки ZLUDA. CUDA-оптимизированный рендеринг Blender 4.0 теперь работает на AMD Radeon GPU быстрее, чем родной порт ROCm/HIP, сокращая время рендеринга примерно на 10-20%, в зависимости от сцены. Реализация на удивление надежна, учитывая, что это был проект одного разработчика. Тем не менее, есть некоторые ограничения - ассемблерные коды OptiX и PTX все еще нуждаются в полной поддержке. В целом, однако, тестирование показало очень многообещающие результаты. По сравнению с общими режимами выполнения OpenCL в Geekbench, двоичные файлы, оптимизированные для CUDA, показывают результаты на 75 % лучше. Благодаря тому, что библиотеки ZLUDA занимаются трансляцией API, немодифицированные двоичные файлы CUDA теперь могут работать непосредственно на графических процессорах ROCm и Radeon. Странно, но порт ZLUDA нацелен на AMD ROCm 5.7, а не на новейшие версии 6.x. Только время покажет, продолжит ли AMD инвестировать в этот подход для упрощения портирования программного обеспечения CUDA. Тем не менее, проект с открытым исходным кодом теперь позволяет любому желающему внести свой вклад и помочь улучшить совместимость. Полный обзор можно найти в тестах Phoronix.
