{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/opublikovan-instrumentarij-zluda-pozvolyayushhij-zapuskat-cuda-prilozheniya-na-gpu-amd","title":{"rendered":"\u00c8 stato pubblicato lo strumento ZLUDA, che consente di eseguire applicazioni CUDA su GPU AMD","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Il progetto ZLUDA ha sviluppato un'implementazione open source della tecnologia CUDA per le GPU AMD, consentendo di eseguire applicazioni CUDA non modificate con prestazioni vicine a quelle delle applicazioni eseguite senza interruzioni. Gli strumenti pubblicati garantiscono la compatibilit\u00e0 binaria con le applicazioni CUDA esistenti, compilate utilizzando il compilatore CUDA per le GPU NVIDIA. L'implementazione funziona sopra il stack ROCm in sviluppo da parte di AMD e il runtime HIP (Heterogeneous-computing Interface for Portability). Il codice del progetto \u00e8 scritto in Rust e distribuito sotto le licenze MIT e Apache 2.0. \u00c8 supportato il funzionamento su Linux e Windows. <\/p>\n

Il layer per l'organizzazione del funzionamento di CUDA sui sistemi con GPU AMD \u00e8 stato sviluppato negli ultimi due anni, ma il progetto ha una storia pi\u00f9 lunga ed \u00e8 stato originariamente creato per garantire il funzionamento di CUDA su GPU Intel. Il cambiamento della politica di supporto delle GPU \u00e8 spiegato dal fatto che inizialmente lo sviluppatore di ZLUDA era un dipendente di Intel, ma nel 2021 tale azienda ha considerato la possibilit\u00e0 di eseguire applicazioni CUDA su GPU Intel non interessante per il business e ha deciso di non forzare lo sviluppo dell'iniziativa. <\/p>\n

All'inizio del 2022, lo sviluppatore ha lasciato Intel e ha stipulato un contratto con AMD per sviluppare un layer per la compatibilit\u00e0 con CUDA. Durante lo sviluppo, AMD ha richiesto di non pubblicizzare il suo interesse per il progetto ZLUDA e di non effettuare commit nel repository pubblico di ZLUDA. Dopo due anni, AMD ha deciso che l'esecuzione delle applicazioni CUDA su GPU AMD non rappresentava un interesse commerciale, il che, in base ai termini del contratto, ha permesso allo sviluppatore di rivelare i suoi progressi. Poich\u00e9 i produttori di GPU hanno smesso di finanziare il progetto, il suo destino ora dipende dall'interesse della comunit\u00e0 e dalle proposte di collaborazione da altre aziende. Senza supporto esterno, il progetto potrebbe svilupparsi solo in direzioni di interesse personale per l'autore, come DLSS (Deep Learning Super Sampling). <\/p>\n

Nella sua forma attuale, il livello di qualit\u00e0 dell'implementazione \u00e8 valutato come versione alpha. Tuttavia, ZLUDA pu\u00f2 gi\u00e0 essere utilizzato per eseguire molte applicazioni CUDA, inclusi Geekbench, 3DF Zephyr, Blender, Reality Capture, LAMMPS, NAMD, waifu2x, OpenFOAM e Arnold. \u00c8 garantito un supporto minimo per i primitivi e le librerie cuDNN, cuBLAS, cuSPARSE, cuFFT, NCCL e NVML. <\/p>\n

Il primo avvio delle applicazioni CUDA sotto ZLUDA presenta ritardi significativi, poich\u00e9 ZLUDA compila il codice GPU. Nei successivi avvii, tale ritardo \u00e8 assente, poich\u00e9 il codice compilato viene memorizzato nella cache. Durante l'esecuzione del codice compilato, le prestazioni sono vicine a quelle native. Eseguendo il pacchetto Geekbench su GPU AMD Radeon 6800 XT, la variante del set di test per CUDA, eseguita tramite ZLUDA, ha mostrato prestazioni significativamente superiori rispetto alla variante basata su OpenCL.

\"\u00c8<\/center> <\/p>\n

Il supporto dell'API ufficiale del driver CUDA e di parti dell'API CUDA non documentate, studiate attraverso reverse engineering, \u00e8 implementato in ZLUDA attraverso la sostituzione delle chiamate a funzioni con funzioni analoghe fornite nel runtime HIP, che \u00e8 molto simile a CUDA. Ad esempio, la funzione cuDeviceGetAttribute() viene sostituita da hipDeviceGetAttribute(). In modo simile, \u00e8 garantita la compatibilit\u00e0 con le librerie NVIDIA, come NVML, cuBLAS e cuSPARSE, \u2014 per tali librerie ZLUDA fornisce librerie di traduzione con lo stesso nome e lo stesso set di funzioni, costruite come sovrastrutture su librerie simili di AMD. <\/p>\n

Il codice GPU delle applicazioni, compilato in rappresentazione PTX (Parallel Thread Execution), viene tradotto inizialmente da un compilatore speciale in una rappresentazione intermedia LLVM IR, sulla base della quale viene generato il codice binario per le GPU AMD.

\"\u00c8<\/center>
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Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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