ZLUDA支持AMDGPU上的NvidiaCUDA库具有接近本机的性能

某些功能尚未完全支持，但即使是专有的CUDA渲染器现在也可以在AMDGPU上运行。ZLUDA是开源的，可以由第三方改进，最终为AMD卡提供完全兼容性，这可以使TeamRed的加速器与Nvidia备受追捧的AIGPU处于同等地位。

Nvidia对AI加速器的控制主要是由于为CUDA库编程的软件方面。AMD的ROCm平台代表了一种可行的替代方案，但没有太多软件开发人员愿意从头开始重新编码。值得庆幸的是，得益于AMD过去几年的努力，现在有了一个解决方案，可以让ROCm通过一个名为ZLUDA的开源移植项目来支持CUDA代码。

最初，ZLUDA的开发人员于2020年开始为英特尔GPU移植CUDA，但这一努力遇到了技术困难，因此无限期暂停。2022年，AMD联系了该项目负责人AndrzeyJanik，直到最近，ZLUDA仍专注于RadeonGPU。然而，出于未知的原因，AMD决定停止资助该项目，并在几个月前终止了与Janik的合同。幸运的是，贾尼克包含了一项条款，允许他在强制终止的情况下将代码作为开源发布。

从Phoronix进行的测试来看，CUDA应用程序几乎可以在ZLUDA上以本机性能运行，无需重新编码。正如Phoronix所指出的，即使是专有的CUDA渲染器现在也可以在RadeonGPU上运行。仍有一些功能未完全支持，例如NvidiaOptiX或PTX汇编代码。该项目拥有Apache2.0和MIT许可证，并且支持Rust编程语言。

虽然AMD可能不会提供对CUDA的官方支持，但开发人员现在可以在所有AMDGPU上使用ZLUDA，包括InstinctMI300AI加速器。如果第三方开发人员继续改进ZLUDA以完全支持所有CUDA功能，我们可能很快就会看到对AMDGPU的需求增加，作为NvidiaAI加速器的替代品，而后者现在很难采购。