对于游戏玩家来说,英伟达和AMD的显卡在实际使用上并没有太多的区别,这里的区别指的是英伟达能玩的游戏AMD不能玩。毕竟游戏驱动两边都已经十分地成熟,对于3A大作也可以在第一时间进行支持,不过在专业应用领域两者的表现却是天翻地覆。很多专业应用仅为英伟达的CUDA进行优化,而AMD的GPU却不能很好地运行,由此导致专业用户不得不购买英伟达的GPU从事高性能计算工作,不过AMD之前也意识到了这种窘境,与第三方开发者共同推出了ZLUDA项目,从而让AMD的GPU也可以在英伟达CUDA应用上运行,目前这个项目已经宣布正式开源。
文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/811696.html
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AMD的ZLUDA项目经过开发者Andrzej Janik的维护,推进的速度也是十分地理想,借助这个项目可以让AMD的GPU在众多仅为CUDA优化的应用上得以顺利地运行,不过近年来AMD却将重心投入到ROCm 6.0的研发之中,也就是打造属于自家的专业应用生态系统,而停止了对于ZLUDA项目的资助,致使ZLUDA项目受到了资金的限制。而开发者不得不将ZLUDA项目进行开源,来让更多开发团队从事ZLUDA的维护与开发。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/811696.html
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随着ZLUDA项目的开源,普通用户也可以尝试ZLUDA项目,有媒体进行了测试,发现ZLUDA项目还是相当给力的,可以让AMD在为英伟达CUDA优化的应用上运行,甚至对于部分两边都支持的应用来说,通过CUDA兼容的性能甚至比原生ROCm更加出色。比如在blender 4.0中,在CUDA兼容模式下的性能表现要比ROCm提升10-20%,这让AMD十分地尴尬,同时也证明了英伟达的CUDA还是相当地成熟,并且生态打造也十分地完善。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/811696.html
目前还不知道有多少AMD的GPU能够借助ZLUDA项目实现CUDA应用的兼容,而对于从事AI训练的企业来说,如果ZLUDA项目能够在AMD的计算卡上得以运行,那么毫无疑问是一个天大的好消息,毕竟现在Tesla H100已经处于严重供不应求,借助MI300等AMD计算卡来从事AI训练也未尝不可。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/811696.html
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