Es ist gängige Praxis, Codebasen von einem Projekt oder einer Programmiersprache in eine andere zu migrieren, da dies den Entwicklern ermöglicht, auf ein breiteres Spektrum von Funktionen zuzugreifen und die Wartung zu vereinfachen. In diesem Fall gibt es jedoch eine interessante Entwicklung, da Team Rot offenbar seine Bemühungen beschleunigt hat, die CUDA-Plattform für die Ausführung mit AMD’s ROCm zu portieren. Dabei haben sie Kontakt zu einem Entwickler aufgenommen, der bereits an einer ähnlichen Implementierung beteiligt war.
AMD’s ROCm-Magie unterstützt nun CUDA-APIs in einer „Workaround“-Methode, die die Nutzung von ZLUDA beinhaltet, einem Open-Source-Portierungsprojekt, das ursprünglich entwickelt wurde, um die Unterstützung von NVIDIA CUDA auf Intel-GPUs zu ermöglichen. ZLUDA stand vor technischen und praktischen Herausforderungen, die letztendlich seine Entwicklung stoppten, insbesondere wenn es um das Interesse von Unternehmen wie Intel zu dieser Zeit ging. Der Entwickler dahinter, Andrzej Janik, wurde von AMD für ein Experiment kontaktiert, dessen Ergebnisse nun endlich sichtbar sind.
Nach umfangreichen Tests von Phoronix wurde festgestellt, dass ZLUDA nahezu perfekt mit AMDs Radeon-Grafikkarten in Verbindung mit ROCm und NVIDIAs CUDA-Bibliotheken funktioniert. Es war erstaunlich, dass keine Änderungen am bestehenden Code erforderlich waren. Obwohl die Projektentwicklung aufgrund des offensichtlichen Rückzugs von AMD zum Stillstand gekommen war, wurde die Arbeit freundlicherweise nach Ablauf der Frist als Open Source veröffentlicht, was Phoronix die Möglichkeit gab, umfangreiche Tests durchzuführen.
Durch die Code-Portierung eröffneten sich neue Möglichkeiten, und Phoronix konnte erfolgreich Blender 4.0 mit CUDA-Bibliotheken betreiben. Die Testergebnisse zeigten überraschenderweise, dass NVIDIA und AMD in Bezug auf die Rendering-Leistung gleichauf lagen. Darüber hinaus führte der Entwickler Andrzej Janik selbst Benchmark-Tests zur Leistung von Radeon-Grafikkarten mit CUDA-Unterstützung durch, und die erzielten Ergebnisse waren äußerst interessant.
Es besteht die Möglichkeit, dass ZLUDA in Zukunft enormes Potenzial entfalten könnte. Die Plattform verbindet die ROCm- und CUDA-Stacks miteinander, anstatt sie zu trennen, was Entwicklern ermöglicht, die spezifischen Fähigkeiten beider Plattformen zu nutzen. Obwohl native CUDA-Unterstützung auf Radeon-GPUs unwahrscheinlich ist, könnten solche Ressourcen in der KI-Entwicklung sehr nützlich sein. Der Entwickler ist optimistisch bezüglich der Zukunft von ZLUDA und testet NVIDIAs Upscaling-Fähigkeiten mit ZLUDA auf RDNA-GPUs.
Quelle: Phoronix
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