{"id":113552,"date":"2024-02-12T22:02:43","date_gmt":"2024-02-12T20:02:45","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/opublikovan-instrumentarij-zluda-pozvolyayushhij-zapuskat-cuda-prilozheniya-na-gpu-amd"},"modified":"2024-02-12T22:02:43","modified_gmt":"2024-02-12T20:02:45","slug":"opublikovan-instrumentarij-zluda-pozvolyayushhij-zapuskat-cuda-prilozheniya-na-gpu-amd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/opublikovan-instrumentarij-zluda-pozvolyayushhij-zapuskat-cuda-prilozheniya-na-gpu-amd","title":{"rendered":"L'outil ZLUDA a \u00e9t\u00e9 publi\u00e9, permettant d'ex\u00e9cuter des applications CUDA sur des GPU AMD","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Le projet ZLUDA a d\u00e9velopp\u00e9 une impl\u00e9mentation ouverte de la technologie CUDA pour les GPU AMD, permettant d'ex\u00e9cuter des applications CUDA non modifi\u00e9es avec des performances proches de celles des applications ex\u00e9cut\u00e9es sans interm\u00e9diaires. L'outil publi\u00e9 garantit la compatibilit\u00e9 binaire avec les applications CUDA existantes compil\u00e9es \u00e0 l'aide du compilateur CUDA pour les GPU NVIDIA. L'impl\u00e9mentation fonctionne au-dessus de la pile ROCm d\u00e9velopp\u00e9e par AMD et du runtime HIP (Heterogeneous-computing Interface for Portability). Le code du projet est \u00e9crit en Rust et est distribu\u00e9 sous les licences MIT et Apache 2.0. Il prend en charge le fonctionnement sous Linux et Windows. <\/p>\n

La couche permettant d'organiser le fonctionnement de CUDA sur les syst\u00e8mes avec GPU AMD a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e ces deux derni\u00e8res ann\u00e9es, mais le projet a une histoire plus ancienne et a initialement \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour assurer le fonctionnement de CUDA sur les GPU Intel. Le changement de politique de support des GPU s'explique par le fait qu'au d\u00e9part, le d\u00e9veloppeur de ZLUDA \u00e9tait un employ\u00e9 d'Intel, mais en 2021, cette entreprise a jug\u00e9 que la possibilit\u00e9 de faire fonctionner des applications CUDA sur les GPU Intel n'\u00e9tait pas d'un int\u00e9r\u00eat commercial et n'a pas voulu acc\u00e9l\u00e9rer le d\u00e9veloppement de l'initiative. <\/p>\n

D\u00e9but 2022, le d\u00e9veloppeur a quitt\u00e9 Intel et a sign\u00e9 un contrat avec AMD pour d\u00e9velopper une couche de compatibilit\u00e9 avec CUDA. AMD a demand\u00e9, lors du d\u00e9veloppement, de ne pas faire conna\u00eetre l'int\u00e9r\u00eat d'AMD pour le projet ZLUDA et de ne pas faire de commits dans le d\u00e9p\u00f4t public de ZLUDA. Deux ans plus tard, AMD a d\u00e9cid\u00e9 que le lancement des applications CUDA sur les GPU AMD n'\u00e9tait pas d'un int\u00e9r\u00eat commercial, ce qui a permis au d\u00e9veloppeur, selon les termes du contrat, de rendre ses travaux accessibles. \u00c9tant donn\u00e9 que les fabricants de GPU ont cess\u00e9 de financer le projet, son avenir d\u00e9pend d\u00e9sormais de l'int\u00e9r\u00eat de la communaut\u00e9 et des propositions de collaboration d'autres entreprises. Sans soutien externe, le projet ne pourra peut-\u00eatre se d\u00e9velopper que dans des directions qui int\u00e9ressent personnellement l'auteur, telles que DLSS (Deep Learning Super Sampling). <\/p>\n

Dans son \u00e9tat actuel, la qualit\u00e9 de l'impl\u00e9mentation est \u00e9valu\u00e9e comme \u00e9tant en version alpha. N\u00e9anmoins, ZLUDA peut d\u00e9j\u00e0 \u00eatre utilis\u00e9 pour ex\u00e9cuter de nombreuses applications CUDA, y compris Geekbench, 3DF Zephyr, Blender, Reality Capture, LAMMPS, NAMD, waifu2x, OpenFOAM et Arnold. Un support minimal pour les primitives et biblioth\u00e8ques cuDNN, cuBLAS, cuSPARSE, cuFFT, NCCL et NVML est garanti. <\/p>\n

Le premier lancement des applications CUDA sous ZLUDA entra\u00eene des d\u00e9lais notables, car ZLUDA compile le code GPU. Les lancements suivants ne pr\u00e9sentent pas ce retard, car le code compil\u00e9 est enregistr\u00e9 dans le cache. Lors de l'ex\u00e9cution du code compil\u00e9, les performances sont proches de celles d'origine. Lors de l'ex\u00e9cution du benchmark Geekbench sur le GPU AMD Radeon 6800 XT, le jeu de tests CUDA effectu\u00e9 via ZLUDA a montr\u00e9 des performances nettement sup\u00e9rieures \u00e0 celles de la version bas\u00e9e sur OpenCL.

\"L'outil<\/center> <\/p>\n

La prise en charge de l'API officielle du pilote CUDA et des parties non document\u00e9es de l'API CUDA, explor\u00e9es par r\u00e9tro-ing\u00e9nierie, a \u00e9t\u00e9 impl\u00e9ment\u00e9e dans ZLUDA en rempla\u00e7ant les appels de fonctions par des fonctions \u00e9quivalentes fournies par le runtime HIP, qui ressemble beaucoup \u00e0 CUDA. Par exemple, la fonction cuDeviceGetAttribute() est remplac\u00e9e par hipDeviceGetAttribute(). De mani\u00e8re similaire, la compatibilit\u00e9 avec les biblioth\u00e8ques NVIDIA telles que NVML, cuBLAS et cuSPARSE est assur\u00e9e : pour ces biblioth\u00e8ques, ZLUDA fournit des biblioth\u00e8ques de transcodage portant le m\u00eame nom et le m\u00eame ensemble de fonctions, construites sous forme de surcouches aux biblioth\u00e8ques AMD similaires. <\/p>\n

Le code GPU des applications, compil\u00e9 en repr\u00e9sentation PTX (Parallel Thread Execution), est d'abord traduit par un compilateur sp\u00e9cialis\u00e9 en une repr\u00e9sentation interm\u00e9diaire LLVM IR, \u00e0 partir de laquelle le code binaire pour le GPU AMD est g\u00e9n\u00e9r\u00e9.

\"L'outil<\/center>
\n
Source : opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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