ZLUDA ಯೋಜನೆಯು AMD GPU ಗಳಿಗಾಗಿ CUDA ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮುಕ್ತ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದೆ, ಇದು ಲೇಯರ್‌ಗಳಿಲ್ಲದೆ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸಮೀಪವಿರುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾರ್ಪಡಿಸದ CUDA ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. NVIDIA GPU ಗಳಿಗಾಗಿ CUDA ಕಂಪೈಲರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ CUDA ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಕಟಿತ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಬೈನರಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. AMD ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ROCm ಸ್ಟಾಕ್ ಮತ್ತು ರನ್‌ಟೈಮ್ HIP (ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿಗಾಗಿ ಹೆಟೆರೊಜೆನಿಯಸ್-ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್) ಮೇಲೆ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು MIT ಮತ್ತು Apache 2.0 ಪರವಾನಗಿಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಲಿನಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಎಮ್‌ಡಿ ಜಿಪಿಯುಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸಿಸ್ಟಂಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಯುಡಿಎ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವ ಪದರವನ್ನು ಕಳೆದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಯೋಜನೆಯು ಸುದೀರ್ಘ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲತಃ ಇಂಟೆಲ್ ಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಯುಡಿಎ ಕೆಲಸವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೊದಲಿಗೆ ZLUDA ಡೆವಲಪರ್ ಇಂಟೆಲ್ ಉದ್ಯೋಗಿಯಾಗಿದ್ದರು ಎಂಬ ಅಂಶದಿಂದ ಜಿಪಿಯು ಬೆಂಬಲ ನೀತಿಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ 2021 ರಲ್ಲಿ ಈ ಕಂಪನಿಯು ಇಂಟೆಲ್ ಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ CUDA ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಹಾರ ಆಸಕ್ತಿಯಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ವೇಗಗೊಳಿಸಲಿಲ್ಲ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದೆ. ಉಪಕ್ರಮದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ.
2022 ರ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಡೆವಲಪರ್ ಇಂಟೆಲ್ ಅನ್ನು ತೊರೆದರು ಮತ್ತು CUDA ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು AMD ಯಿಂದ ಒಪ್ಪಂದ ಮಾಡಿಕೊಂಡರು. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, AMD ZLUDA ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ AMD ಯ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಜಾಹೀರಾತು ಮಾಡದಂತೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ZLUDA ರೆಪೊಸಿಟರಿಗೆ ಬದ್ಧತೆಗಳನ್ನು ಮಾಡದಂತೆ ಕೇಳಿಕೊಂಡಿತು. ಎರಡು ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ, ಎಎಮ್‌ಡಿ ಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಯುಡಿಎ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದು ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಆಸಕ್ತಿಯಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿತು, ಇದು ಒಪ್ಪಂದದ ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಡೆವಲಪರ್‌ಗೆ ತನ್ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. GPU ತಯಾರಕರು ಯೋಜನೆಗೆ ಹಣವನ್ನು ನೀಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿರುವುದರಿಂದ, ಅದರ ಭವಿಷ್ಯವು ಈಗ ಸಮುದಾಯದ ಆಸಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಇತರ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಸಹಕಾರಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳ ಸ್ವೀಕೃತಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಬಾಹ್ಯ ಬೆಂಬಲವಿಲ್ಲದೆ, DLSS (ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸೂಪರ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್) ನಂತಹ ಲೇಖಕರಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾದ ನಿರ್ದೇಶನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಯೋಜನೆಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಅದರ ಪ್ರಸ್ತುತ ರೂಪದಲ್ಲಿ, ಅನುಷ್ಠಾನದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಲ್ಫಾ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, Geekbench, 3DF Zephyr, Blender, Reality Capture, LAMMPS, NAMD, waifu2x, OpenFOAM ಮತ್ತು Arnold ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ CUDA ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ZLUDA ಅನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಸಬಹುದು. cuDNN, cuBLAS, cuSPARSE, cuFFT, NCCL ಮತ್ತು NVML ಪ್ರೈಮಿಟಿವ್ಸ್ ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ZLUDA ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ CUDA ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಮೊದಲ ಉಡಾವಣೆಯು GPU ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ZLUDA ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವಿಳಂಬಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರದ ರನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ವಿಳಂಬವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವಾಗ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸ್ಥಳೀಯಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ. AMD Radeon 6800 XT GPU ನಲ್ಲಿ Geekbench ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವಾಗ, CUDA ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಸೂಟ್‌ನ ZLUDA ಆವೃತ್ತಿಯು OpenCL ಆವೃತ್ತಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಧಿಕೃತ CUDA ಡ್ರೈವರ್ API ಮತ್ತು ದಾಖಲೆರಹಿತ CUDA API ಯ ಹಿಮ್ಮುಖ-ಎಂಜಿನಿಯರ್ಡ್ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ZLUDA ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯ ಕರೆಗಳನ್ನು HIP ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು CUDA ಗೆ ಹಲವು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, cuDeviceGetAttribute() ಕಾರ್ಯವನ್ನು hipDeviceGetAttribute() ನಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. NVML, cuBLAS ಮತ್ತು cuSPARSE ನಂತಹ NVIDIA ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಇದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ - ಅಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗೆ, ZLUDA ಅದೇ ಹೆಸರಿನೊಂದಿಗೆ ಅನುವಾದ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದೇ ರೀತಿಯ AMD ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಆಡ್-ಆನ್‌ಗಳಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
PTX (ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಥ್ರೆಡ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಷನ್) ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಕಲಿಸಲಾದ GPU ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲು ವಿಶೇಷ ಕಂಪೈಲರ್‌ನಿಂದ LLVM IR ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AMD GPU ಗಳಿಗಾಗಿ ಬೈನರಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೂಲ: opennet.ru