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AMD GPUs now use NVIDIA CUDA libraries with ROCm and ZLUDA

It is common practice to migrate codebases from one project or programming language to another, as this allows developers to access a wider range of features and simplifies maintenance. In this case, however, there is an interesting development as Team Red has apparently accelerated its efforts to port the CUDA platform to run on AMD’s ROCm. In doing so, they have contacted a developer who has already been involved in a similar implementation.

AMD’s ROCm magic now supports CUDA APIs in a “workaround” method that involves the use of ZLUDA, an open source porting project originally developed to enable support for NVIDIA CUDA on Intel GPUs. ZLUDA faced technical and practical challenges that ultimately halted its development, especially when it came to interest from companies like Intel at the time. The developer behind it, Andrzej Janik, was contacted by AMD for an experiment, the results of which are now finally visible.

Source: Phoronix

After extensive testing by Phoronix, ZLUDA was found to work almost perfectly with AMD’s Radeon graphics cards in conjunction with ROCm and NVIDIA’s CUDA libraries. It was amazing that no changes to the existing code were required. Although project development had stalled due to AMD’s apparent withdrawal, the work was kindly released as open source after the deadline, giving Phoronix the opportunity to conduct extensive testing.

Source: Blender

Code porting opened up new possibilities, and Phoronix was able to successfully run Blender 4.0 with CUDA libraries. Surprisingly, the test results showed that NVIDIA and AMD were on par in terms of rendering performance. In addition, developer Andrzej Janik himself conducted benchmark tests on the performance of Radeon graphics cards with CUDA support, and the results obtained were extremely interesting.

Source: ZLUDA

There is a possibility that ZLUDA could develop enormous potential in the future. The platform combines the ROCm and CUDA stacks rather than separating them, allowing developers to utilize the specific capabilities of both platforms. Although native CUDA support on Radeon GPUs is unlikely, such resources could be very useful in AI development. The developer is optimistic about the future of ZLUDA and is testing NVIDIA’s upscaling capabilities with ZLUDA on RDNA GPUs.

Source: Phoronix

 

 

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RX480

Urgestein

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Hoffentlich gehts dann als OpenSource weiter.

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Onkel-Föhn

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92 Kommentare 45 Likes

Hoffen tue ich das auch, nur so wirklich dran glauben bzw. mir vorstellen kann ich´s leider nicht ...

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G
Guest

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

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ArcusX

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892 Kommentare 515 Likes

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.

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Ext3h

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11 Kommentare 11 Likes

> 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.

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c
carrera

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92 Kommentare 59 Likes

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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ipat66

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1,391 Kommentare 1,398 Likes

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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c
carrera

Mitglied

92 Kommentare 59 Likes

danke @ipat66 : warten wir mal auf @Igor Wallossek - sofern es denn spruchreif wird ...

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Ext3h

Mitglied

11 Kommentare 11 Likes

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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Samir Bashir

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