{"id":120066,"date":"2024-10-07T01:09:14","date_gmt":"2024-10-06T23:09:14","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/proekt-zluda-prodolzhit-razvitie-v-forme-universalnoj-realizaczii-cuda"},"modified":"2024-10-07T01:09:14","modified_gmt":"2024-10-06T23:09:14","slug":"proekt-zluda-prodolzhit-razvitie-v-forme-universalnoj-realizaczii-cuda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/proekt-zluda-prodolzhit-razvitie-v-forme-universalnoj-realizaczii-cuda","title":{"rendered":"Das ZLUDA-Projekt wird in Form einer universellen CUDA-Implementierung weiterentwickelt.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Andrzej Janik hat den Plan zur weiteren Entwicklung des ZLUDA-Projekts vorgestellt, das eine offene Implementierung der CUDA-Technologie vorantreibt. W\u00e4hrend die erste Version von ZLUDA darauf abzielte, eine CUDA-Implementierung f\u00fcr Intel-GPUs zu schaffen und die zweite f\u00fcr AMD-GPUs, konzentriert sich die jetzt pr\u00e4sentierte dritte Version auf die Entwicklung einer universellen CUDA-Implementierung f\u00fcr alle GPUs, die nicht von NVIDIA stammen. Ziel des ZLUDA-Projekts ist es, auf Systemen mit GPUs, die nicht von NVIDIA sind, die Ausf\u00fchrung von unver\u00e4nderten CUDA-Anwendungen mit einer Leistung zu erm\u00f6glichen, die nahezu der von Anwendungen ohne Schichten entspricht. Der Code des Projekts wird weiterhin unter den Lizenzen MIT und Apache 2.0 verbreitet.     <\/p>\n<p>Urspr\u00fcnglich wurde das Projekt ZLUDA f\u00fcr Intel GPUs entwickelt, aber im Jahr 2021 entschied das Unternehmen, die M\u00f6glichkeit zu bieten, CUDA-Anwendungen auf Intel GPUs auszuf\u00fchren, nicht weiter zu verfolgen, da dies f\u00fcr das Gesch\u00e4ft uninteressant war. Anf\u00e4nglich 2022 k\u00fcndigte der Entwickler seine Position bei Intel und schloss einen Vertrag mit AMD f\u00fcr die Entwicklung einer Kompatibilit\u00e4tsschicht f\u00fcr CUDA auf GPUs des Unternehmens. Nach zwei Jahren verlor AMD jedoch das Interesse an der M\u00f6glichkeit, CUDA-Anwendungen auf AMD GPUs auszuf\u00fchren.     <\/p>\n<p>Gem\u00e4\u00df den Vertragsbedingungen und nach Erhalt der Genehmigung zur Ver\u00f6ffentlichung von einem Vertreter von AMD w\u00e4hrend der E-Mail-Korrespondenz hat Andrzej den Code der Arbeiten, die w\u00e4hrend seiner T\u00e4tigkeit bei AMD entwickelt wurden, ver\u00f6ffentlicht. Diese Arbeiten erm\u00f6glichen es, CUDA-Anwendungen auf dem von AMD entwickelten ROCm-Stack und dem HIP (Heterogeneous-computing Interface for Portability) auszuf\u00fchren. Sechs Monate nach der Ver\u00f6ffentlichung nahmen die Anw\u00e4lte von AMD Kontakt zu Andrzej auf und machten deutlich, dass die zuvor in der Korrespondenz erteilte Genehmigung rechtlich nicht bindend ist. Letztendlich sah sich Andrzej gezwungen, den ZLUDA-Code, der w\u00e4hrend seiner Zeit bei AMD erstellt wurde, aus dem \u00f6ffentlichen Zugriff zu entfernen.    <\/p>\n<p>Die neue Version von ZLUDA wird auf dem Code basiert, der vor dem Beginn von Andrzej\u2019s Arbeit bei AMD existierte. Sie wird nicht an spezifische GPUs gebunden sein und sich auf die Ausf\u00fchrung von Anwendungen konzentrieren, die CUDA zur Beschleunigung von Aufgaben in den Bereichen maschinelles Lernen und k\u00fcnstliche Intelligenz verwenden. Zuvor war ZLUDA haupts\u00e4chlich auf Anwendungen zur Inhaltserstellung ausgerichtet, wie Arnold Render, Blender und 3DF Zephyr. Unter anderem ist geplant, die Nutzung der Frameworks Llama.cpp, PyTorch und TensorFlow \u00fcber ZLUDA zu erm\u00f6glichen, wobei CUDA-Optimierungen f\u00fcr NVIDIA-GPUs zum Einsatz kommen.     <\/p>\n<p>Zun\u00e4chst wird sich das Projekt auf die Arbeit mit AMD-GPUs konzentrieren, sp\u00e4ter wird es jedoch f\u00fcr Intel-GPUs angepasst. Die Implementierung f\u00fcr AMD-GPUs wird von Grund auf neu entwickelt, sie wird GPUs unterst\u00fctzen, die mindestens auf der RDNA1-Befehlssatzarchitektur basieren, und den ROCm-Stack 6.1+ anstelle des zuvor verwendeten ROCm-Stacks 5 nutzen. Der Funktionsumfang des fr\u00fcheren Implementierungsansatzes, der von Andrzej aus dem \u00f6ffentlichen Zugang entfernt werden musste, soll im dritten Quartal 2025 erreicht werden.<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.opennet.ru\/opennews\/art.shtml?num=62001\">opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0410\u043d\u0434\u0436\u0435\u0439 \u042f\u043d\u0438\u043a (Andrzej Janik) \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b \u043f\u043b\u0430\u043d \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 ZLUDA, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0443\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 CUDA. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 ZLUDA \u0431\u044b\u043b \u043d\u0430\u0446\u0435\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 CUDA \u0434\u043b\u044f GPU Intel, \u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 &#8212; \u0434\u043b\u044f GPU AMD, \u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0438 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 CUDA \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u044b\u0445 GPU, \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442 GPU NVIDIA. \u0426\u0435\u043b\u044c\u044e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-120066","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-novosti-interneta"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 4.9.10 - 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W\u00e4hrend die erste Version von ZLUDA darauf abzielte, eine CUDA-Implementierung f\u00fcr Intel-GPUs zu schaffen und die zweite f\u00fcr AMD-GPUs, wird der jetzt vorgestellte dritte Ansatz auf die Entwicklung einer universellen CUDA-Implementierung f\u00fcr alle GPUs fokussiert, die nicht von NVIDIA stammen. 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