{"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\/es\/blog\/news\/proekt-zluda-prodolzhit-razvitie-v-forme-universalnoj-realizaczii-cuda","title":{"rendered":"El proyecto ZLUDA continuar\u00e1 su desarrollo en forma de una implementaci\u00f3n universal de CUDA","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Andrzej Janik present\u00f3 el plan de desarrollo futuro del proyecto ZLUDA, que trabaja en la implementaci\u00f3n abierta de la tecnolog\u00eda CUDA. Si la primera versi\u00f3n de ZLUDA estaba enfocada en crear una implementaci\u00f3n de CUDA para GPU de Intel, y la segunda para GPU de AMD, la tercera versi\u00f3n presentada ahora se centrar\u00e1 en el desarrollo de una implementaci\u00f3n universal de CUDA para cualquier GPU que no sea de NVIDIA. El objetivo del proyecto ZLUDA es proporcionar a los sistemas con GPU diferentes a NVIDIA la capacidad de ejecutar aplicaciones CUDA sin modificaciones, con un rendimiento cercano al de las aplicaciones que se ejecutan sin capas intermedias. El c\u00f3digo del proyecto sigue distribuy\u00e9ndose bajo las licencias MIT y Apache 2.0. <\/p>\n
Inicialmente, el proyecto ZLUDA se desarroll\u00f3 para GPU Intel, pero en 2021, esta empresa consider\u00f3 que proporcionar la capacidad de ejecutar aplicaciones CUDA en GPU Intel no era de inter\u00e9s comercial y dej\u00f3 de apoyar el desarrollo de la iniciativa. A principios de 2022, el desarrollador dej\u00f3 Intel y firm\u00f3 un contrato con AMD para desarrollar una capa de compatibilidad con CUDA para las GPU de esta empresa. Despu\u00e9s de dos a\u00f1os, AMD perdi\u00f3 inter\u00e9s en la capacidad de ejecutar aplicaciones CUDA en GPU AMD. <\/p>\n
De acuerdo con los t\u00e9rminos del contrato y tras obtener permiso de publicaci\u00f3n de un representante de AMD durante una correspondencia por correo electr\u00f3nico, Andrzej abri\u00f3 el c\u00f3digo de los desarrollos realizados durante su trabajo en AMD, que permiten ejecutar aplicaciones CUDA sobre la pila ROCm y el runtime HIP (Interfaz de computaci\u00f3n heterog\u00e9nea para portabilidad) que desarrolla la empresa AMD. Seis meses despu\u00e9s de la publicaci\u00f3n, los abogados de AMD se pusieron en contacto con Andrzej y le hicieron entender que el permiso previamente otorgado en la correspondencia no tiene validez legal. Como resultado, Andrzej se vio obligado a eliminar del acceso p\u00fablico el c\u00f3digo de ZLUDA creado durante su trabajo en AMD. <\/p>\n
La nueva versi\u00f3n de ZLUDA se basar\u00e1 en el c\u00f3digo existente antes de que Andrzej comenzara a trabajar en AMD, no estar\u00e1 vinculada a ninguna GPU espec\u00edfica y se centrar\u00e1 en la ejecuci\u00f3n de aplicaciones que utilizan CUDA para acelerar tareas relacionadas con el aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial (anteriormente, ZLUDA se enfocaba principalmente en aplicaciones de creaci\u00f3n de contenido, como Arnold Render, Blender y 3DF Zephyr). Entre otras cosas, se planea proporcionar la posibilidad de ejecutar marcos como Llama.cpp, PyTorch y TensorFlow sobre ZLUDA, utilizando optimizaciones CUDA para GPUs NVIDIA. <\/p>\n
Al principio, el proyecto se centrar\u00e1 en trabajar en GPUs AMD, pero luego se adaptar\u00e1 para GPUs Intel. La implementaci\u00f3n para GPU AMD se crear\u00e1 desde cero, admitiendo GPUs basadas, como m\u00ednimo, en la arquitectura RDNA1, y utilizar\u00e1 el stack ROCm 6.1+ en lugar del stack ROCm 5, que se utiliz\u00f3 en la implementaci\u00f3n anterior para AMD. Se espera alcanzar paridad funcional con la implementaci\u00f3n anterior, que Andrzej tuvo que retirar del acceso p\u00fablico, en el tercer trimestre de 2025. \n Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"