ZLUDAプロジェクトは、AMD GPU向けCUDAテクノロジーのオープンソース実装を開発し、中間処理なしで実行されるアプリケーションとほぼ同等のパフォーマンスで、変更されていないCUDAアプリケーションを実行できるようにしました。公開されたツールキットは、NVIDIA GPU向けCUDAコンパイラを使用して構築された既存のCUDAアプリケーションとのバイナリ互換性を保証します。この実装は、AMDのROCmスタックとHeterogeneous Computing Interface for Portability（HIP）ランタイム上で動作します。プロジェクトのコードはRustで記述され、MITライセンスとApache 2.0ライセンスの下で配布されています。 Linux и Windows.
AMD GPU搭載システムにおけるCUDAの作業管理レイヤーは過去2021年間開発されてきましたが、このプロジェクト自体の歴史はより長く、元々はIntel GPU上でCUDAが確実に動作するようにするために作成されました。GPUサポートポリシーの変更は、ZLUDAの開発元が当初Intelの社員であったものの、XNUMX年にIntel GPU上でCUDAアプリケーションを実行する機能の提供はビジネス上の利益にならないと判断し、この取り組みの開発を推進しなかったことによるものです。
2022年初頭、開発者はIntelを退職し、CUDA互換レイヤーの開発でAMDと契約を結びました。AMDは、開発期間中はZLUDAプロジェクトへの関心を公表せず、ZLUDAパブリックリポジトリへのコミットも行わないよう求めました。XNUMX年後、AMDはAMD GPU上でCUDAアプリケーションを実行することはビジネス上の利益ではないと判断し、契約条件に基づき、開発者は開発成果を公開することができました。しかし、GPUメーカーがプロジェクトへの資金提供を停止したため、プロジェクトの運命はコミュニティの関心と他社からの協力の申し出にかかっています。外部からの支援がなければ、プロジェクトはDLSS（ディープラーニング・スーパーサンプリング）など、作者の個人的な関心のある分野でのみ発展していくことになります。
現状では、実装の品質レベルはアルファ版と推定されます。同時に、ZLUDAは既にGeekbench、3DF Zephyr、Blender、Reality Capture、LAMMPS、NAMD、waifu2x、OpenFOAM、Arnoldなど、多くのCUDAアプリケーションの実行に使用できます。cuDNN、cuBLAS、cuSPARSE、cuFFT、NCCL、NVMLのプリミティブとライブラリに対する最小限のサポートが提供されています。
ZLUDAでCUDAアプリケーションを初めて起動すると、ZLUDAがGPUコードをコンパイルするため、顕著な遅延が発生します。その後の起動では、コンパイルされたコードがキャッシュに保存されるため、このような遅延は発生しません。コンパイルされたコードの実行中は、ネイティブに近いパフォーマンスが得られます。AMD Radeon 6800 XT GPUでGeekbenchパッケージを実行したところ、ZLUDAベースのCUDAテストスイートはOpenCLベースのバージョンよりも大幅に高いパフォーマンスを示しました。
ZLUDAでは、公式CUDAドライバAPIと、ドキュメント化されていないCUDA APIのリバースエンジニアリングされた部分のサポートが実装されています。これは、関数呼び出しをHIPランタイムで提供されている類似の関数に置き換えることで実現されています。HIPランタイムは多くの点でCUDAに類似しています。例えば、cuDeviceGetAttribute()関数はhipDeviceGetAttribute()に置き換えられています。NVML、cuBLAS、cuSPARSEなどのNVIDIAライブラリとの互換性も同様の方法で提供されています。これらのライブラリに対して、ZLUDAは同様のAMDライブラリのアドオンとして構築された、同じ名前と同じ関数セットを持つ翻訳ライブラリを提供しています。
PTX (Parallel Thread Execution) 表現にコンパイルされた GPU アプリケーション コードは、まず特別なコンパイラによって LLVM IR 中間表現に変換され、それに基づいて AMD GPU 用のバイナリ コードが生成されます。
出所： オープンネット.ru
