CUDA — проприетарная программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений Nvidia, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы. Она существует с 2007 года и с тех пор используется для ускорения вычислений в массе профессиональных программ для самых разных задач - кодирование видео, рендеринг 3д, а с некоторых пор даже симуляции. Главная причина почему AMD Radeon практически не используется в профессиональной CG-сфере - именно отсутствие поддержки CUDA.
Однако пару недель назад появилось решение, призванное это исправить. Проект называется Zluda и он опубликован абсолютно бесплатно на Github. Изначально разработчик Анджей Яник (Andrzej Janik) разрабатывал реализацию CUDA для работы через Intel OneAPI, но затем, при спонсорстве AMD портировал решение на работу через платформу HIP/ROCm.
После установки достаточно запустить программу из командной строки с ключом в котором буден указан путь к той программе, которую вы хотите запустить с поддержкой CUDA на вашей видеокарте AMD Radeon. Мы показываем как это делается в Windows, но поддержка Linux, безусловно, тоже есть.
<ZLUDA_DIRECTORY>\zluda.exe -- <APPLICATION> APPLICATION_ARGUMENTS>
Если использовать это решение на постоянной основе, то это легко прописать в ярлык или bat-файл.
Разработчик протестировал работу своего приложения и сравнил производительность в разном ПО:
Прирост также подтверждается бенчмарком https://opendata.blender.org, где, например, AMD Radeon RX 7900 XTX показал прирост в 22% - 4815,82 баллов на Zluda против 3934,07 баллов на стандартном HIP. Сравнимая по стоимости (на момент написания статьи) RTX 4070 Ti выдает в этом же бенчмарке выдает 6494,1 баллов, что на 35% больше, чем у максимума AMD Radeon RX 7900 XTX. Так в каком случае использование этого инструмента имеет смысл для CG'шника? Ответ прост - в случае если вы работаете с задачами где требуется большой объем памяти. Примерно за одни и те же деньги AMD Radeon предлагает часто в 1,5-2 раза больше памяти, чем Nvidia.
Если вы испытываете сложности с нехваткой видеопамяти в своих проектах, то связка AMD Radeon и Zluda могут сильно облегчить вам жизнь.
