Les propriétaires de cartes graphiques AMD peuvent désormais profiter des bibliothèques et applications CUDA, au sein de la plateforme Radeon Open Compute. Le tout grâce à ZLUDA, une bibliothèque open-source qui convertit les applications CUDA de Nvidia.
ZLUDA : le CUDA des GPUs AMD
Historiquement, CUDA, une plateforme de calcul parallèle et un modèle de programmation développé par Nvidia, était exclusivement disponible pour les GPU Nvidia. Cette exclusivité a posé des défis aux développeurs et aux utilisateurs souhaitant exploiter la puissance de calcul de CUDA sur du matériel non-Nvidia. Parmi les nombreux programmes populaires alimentés par CUDA, on trouve PyTorch et Matlab par exemple.
Inspiré à l’origine par les efforts visant à adapter les applications CUDA pour les cartes graphiques Intel, via un projet et un nom similaire, ZLUDA vise à combler ce fossé pour les GPU AMD. En traduisant les appels CUDA en appels que la plateforme ROCm (Radeon Open Compute) d’AMD peut comprendre, ZLUDA permet aux applications CUDA de s’exécuter sur du matériel AMD avec un minimum, voire même aucune modification requise de la part des développeurs. Le projet a été initié par Andrzej Janik, qui a contacté Phoronix et partagé sa mise en œuvre de ZLUDA pour AMD ROCm.
Initialement financé par AMD, ce projet est le résultat de deux ans de travail pour le rendre compatible avec CUDA. AMD a cessé de le financer, mais une clause du contrat stipulait que le projet pouvait être open-source et publié par Janik une fois le contrat terminé. C’est pourquoi nous le voyons maintenant et, apparemment, les performances sont impressionnantes.
Janik précise tout de même que c’est probablement la fin du projet. « C’est maintenant abandonné et [ZLUDA] ne recevra éventuellement des mises à jour que pour exécuter les charges de travail qui m’intéressent personnellement (DLSS) ». Il ajoutait : « nous avons épuisé les sociétés de GPU ». Un constat étant donné qu’AMD et Intel ne sont désormais plus intéressés.
Un remplacement transparent et performant
Selon Phoronix, les logiciels compatibles CUDA s’exécutent sans aucune modification sur une Radeon RX 7900 XTX, avec des programmes tels que Blender fonctionnant parfaitement. Le projet est essentiellement un remplacement plug-and-play qui traitera correctement les demandes liées à CUDA afin que les applications puissent continuer à fonctionner comme si elles étaient sur du matériel Nvidia. Cependant, il y a quelques limitations notamment le fait que ZLUDA fonctionne sur ROCm 5 au lieu de la dernière version à ce jour, la version 6. ZLUDA peut également fonctionner sur des machines Windows.
AMD, grâce à ZLUDA, rivalise enfin avec les cartes graphiques Nvidia sur le logiciel Blender. D’après différents tests indépendants, avant ZLUDA, la RX 7900 XTX était légèrement en dessous de la RTX 4070 de Nvidia. Maintenant, nous retrouvons le modèle le plus haut de gamme d’AMD légèrement au dessus de la très récentes RTX 4070 Super.
Sur GeekBench 5.5.1, avec une RX 6800 XT, le gain de performance est très intéressants, dans une large majorité de situations, avec une augmentation des performances jusqu’à 175.34%
Comment essayer ZLUDA
Pour utiliser ZLUDA, il suffit de télécharger les derniers fichiers de version et de spécifier la variable d’environnement $LD_LIBRARY_PATH pour les fichiers de bibliothèque CUDA. À partir de là, quelle que soit l’application que vous utilisez, elle devrait fonctionner normalement. Ce qui est particulièrement intéressant, c’est que Phoronix a identifié de meilleures performances dans certains cas en utilisant ZLUDA par rapport à l’utilisation du Radeon HIP (l’API développée par AMD) natif dans Blender. Janik a également constaté que Geekbench utilisant ZLUDA avait de meilleures performances dans de nombreux domaines par rapport à l’implémentation OpenCL native.
Si vous souhaitez essayer ZLUDA, vous pouvez le télécharger dès maintenant sur la page GitHub de Janik. Vous y trouverez également des instructions pour l’utiliser sur Windows ou Linux, ainsi que les problèmes connus et signalés. Rappelons que ce n’est pas une implémentation parfaite de CUDA pour les GPU AMD, mais c’est actuellement la seule disponible.
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Source : Wccftech
