AMD-GPUs nutzen jetzt NVIDIA CUDA-Bibliotheken mit ROCm und ZLUDA

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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 […] (read full article...)
 
Strangely, the ZLUDA port targets AMD ROCm 5.7, not the newest 6.x versions. Only time will tell if AMD continues investing in this approach to simplify porting of CUDA software. However, the open-sourced project now enables anyone to contribute and help improve compatibility. For a complete review, check out Phoronix tests.
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Hoffentlich gehts dann als OpenSource weiter.
 
RX480 hat gesagt. :
Hoffentlich gehts dann als OpenSource weiter.
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die nächsten 100 Jahre!
Amd ist leider wie ein Trabant. der Ossi freut sich och det is joo sooo juut..
Jetzt wo alle im Ki-wahn sind wird der Focus endgültig verloren gehen.
made im kein speck aber betreutes morgenturne vor dem visor.com

damit wir uns net verlaufen berechne gerade mit der Hx-100 einen KI-architektur für eine grindige Idee.
Nur eben net MALEN nach ZAHLEN, wie das was man dem Vok derzeit hin wirft.. ( unbegabte können nun durch Zuruf Bildchen malen..peinlich)
egal.


lol :=) peace
 
Das finde ich ja jetzt spannend. Das würde doch auch bedeuten, dass die AMD Karten für viele AI Anwendungen interessanter werden.

Stable Diffusion lässt sich zB nur sehr schwierig auf AMD Karten zum laufen bringen. Zumindest habe ich das so bisher gelesen und oder verstanden.
 
> AMD-GPUs nutzen jetzt NVIDIA CUDA-Bibliotheken

Der Titel ist so inhaltlich aber komplett falsch - oder? Immerhin wird mit ZLUDA die CUDA-Bibliothek ganz explizit nicht genutzt, sondern durch einen ABI-kompatiblen Nachbau ersetzt. Heißt da ist anschließend überhaupt keine Technik von NV mehr drinnen, mit Ausnahme von ein paar Templates die vom Cuda-Compiler unvermeidlich direkt in die ausführbare Datei rein gelinkt wurden.

Selbst die CUDA-Kernel und Co. werden einfach alle noch mal transpiliert (und anschließend optimiert) um sie auf die Zielplatform zu bringen.
 
Verstehe ich es richtig, wenn ich daraus ableite, dass man mit einer AMD RDNA 3 CPU nun sowohl für Anwendungen, die gut mit OPEN CL können als auch für Anwendungen, die CUDA voraussetzen oder mögen, gut aufgestellt ist, sofern man dieses ZLUDA nutzt?
 
carrera hat gesagt. :
Verstehe ich es richtig, wenn ich daraus ableite, dass man mit einer AMD RDNA 3 CPU nun sowohl für Anwendungen, die gut mit OPEN CL können als auch für Anwendungen, die CUDA voraussetzen oder mögen, gut aufgestellt ist, sofern man dieses ZLUDA nutzt?
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Falls sich beim Einsatz dieser neuen Lösungsansätze bei professionellen Anwendungen
wirklich etwas grundsätzliches ändert, wird uns Igor schon auf dem Laufenden halten.

Bei solchen Ankündigungen bleibe ich immer sehr skeptisch.
Schön wäre es allemal; ob es dann in den realen Workloads läuft bleibt aber
bis zum Beweis der Funktionalität fraglich....
 
ipat66 hat gesagt. :
Falls sich beim Einsatz dieser neuen Lösungsansätze bei professionellen Anwendungen
wirklich etwas grundsätzliches ändert, wird uns Igor schon auf dem Laufenden halten.

Bei solchen Ankündigungen bleibe ich immer sehr skeptisch.
Schön wäre es allemal; ob es dann in den realen Workloads läuft bleibt aber
bis zum Beweis der Funktionalität fraglich....
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Laufen tut es, ZLUDA ist praktisch vollständig kompatibel. Nicht immer mit nativer Performance, falls Microarchitektur-Optimierungen gemacht wurden.

Problem ist allerdings in der Konfiguration der Cuda-Compiler von Nvidia, und die große Sauerei das der bei Lizenzbedingung(!) Die Nutzung von alternativen Runtimes jederzeit verbieten kann.

Deswegen gibt es mit HIP ja noch die Alternative die vormalige Cuda-Anwendung komplette ohne Cuda-Werkzeuge zu kompilieren.

Und das wiederum kommt im großen Maßstab (Supercomputer und Co.) inzwischen schon ziemlich häufig zum Einsatz, um so alten Code der für Cuda geschrieben wurde fast ohne Handarbeit zu portieren.
 
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