AMD RX 9060 XT: CUDA-проєкт обходить захист NVIDIA
Завдяки новому open-source проєкту, користувачі відеокарт AMD тепер мають можливість запускати частину програм, які раніше були ексклюзивними для екосистеми NVIDIA CUDA. Цей прорив, представлений розробником Speedstu, може стати серйозним викликом для домінуючого становища NVIDIA на ринку GPU-прискорених обчислень.
CUDA (Compute Unified Device Architecture) – це не просто платформа для паралельних обчислень від NVIDIA. Це цілий комплекс, що включає компілятори, середовища виконання, інструменти для налагодження та аналізу продуктивності, а також низку оптимізованих бібліотек для GPU-прискорення. Через глибоку інтеграцію з апаратним забезпеченням NVIDIA, потужну екосистему розробників та широкий спектр програмного забезпечення, CUDA вважається ключовим «захисним ровом» компанії, що ускладнює конкурентам вихід на цей ринок.
Проєкт CUDA-for-AMD-Windows, розроблений Speedstu, пропонує інноваційне рішення. Це автоматизований скрипт на PowerShell, який у поєднанні з перекладачем ZLUDA та нативними бібліотеками AMD ROCm/HIP, створює свого роду «перекладацький шар» на операційній системі Windows. Цей шар дозволяє програмному забезпеченню, що вимагає CUDA, взаємодіяти з відеокартами AMD.
Скрипт автоматично визначає архітектуру GPU, завантажує необхідну версію ZLUDA (у даному випадку v6-preview.69) і намагається транслювати виклики CUDA до відповідних математичних бібліотек AMD ROCm, вже встановлених у системі.
Розробникам вдалося успішно перехопити CUDA Driver API, а також компоненти cuBLAS, cuSPARSE та cuFFT, і зіставити їх з аналогічними бібліотеками AMD. Це означає, що певні програми, створені виключно для CUDA, тепер можуть бути протестовані на відеокартах AMD під керуванням Windows.
Як доказ концепції, проєкт продемонстрував тренування 2,2-мільйонної моделі глибокого навчання PPO (Proximal Policy Optimization) на відеокарті AMD Radeon RX 9060 XT. Для цього використовувались немодифіковані CUDA-бібліотеки.
Тестування на Radeon RX 9060 XT включало порівняння стандартного шляху (використання офіційного ZLUDA та AMD HIP SDK 6.4) та відновленого кастомного шляху (з використанням старіших компонентів ZLUDA). Результати показали наступні показники:
Варто зазначити, що кастомний шлях, хоч і показав дещо нижчу продуктивність, все ж дозволяє запускати CUDA-залежні програми. Подальші оптимізації можуть значно покращити ці показники.
Цей проєкт відкриває двері для ширшого використання програмного забезпечення для глибокого навчання та інших GPU-інтенсивних завдань на апаратному забезпеченні від різних виробників. Хоча продуктивність поки що поступається оптимізованим рішенням NVIDIA, сам факт можливості запуску стає значним кроком вперед. Це може стимулювати AMD до активнішої роботи над власною екосистемою програмного забезпечення та інструментів, а також змусити NVIDIA шукати нові шляхи збереження своєї конкурентної переваги.
Детальніше про проєкт можна дізнатися на його сторінці у GitHub.
Джерело: https://www.ithome.com/1/002/531.htm
- Останні
- Популярні
Новини по днях
15 вересня 2026
