AMD GPU는 이제 ZLUDA를 사용하는 ROCm으로 NVIDIA CUDA 라이브러리를 ‘간접적으로’ 지원합니다.

AMD GPU 소유자는 이제 코드 조정이 필요하지 않은 ROCm에 NVIDIA CUDA 앱을 효과적으로 포팅하는 오픈 소스 라이브러리인 ZLUDA 를 사용하여 ROCm 내에서 CUDA 라이브러리 및 앱을 쉽게 실행할 수 있습니다 .

AMD ROCm은 이제 오픈 소스 “ZLUDA”를 사용하여 NVIDIA CUDA 라이브러리를 지원하고 Red Team의 모든 GPU에서 작동합니다.

한 프로젝트/언어에서 다른 프로젝트/언어로 코드베이스를 “전환”하는 관행은 개발자가 코드를 작성하여 더 넓은 “무기고” 기능에 액세스할 수 있게 하고 유지 관리를 더 쉽게 만들기 때문에 일반적입니다. 하지만 이 경우에는 Team Red가 AMD의 ROCm과 함께 실행하기 위해 CUDA 플랫폼을 이식하려는 노력을 서두르다가 이미 유사한 구현에 참여한 개발자에게 연락했기 때문에 흥미로운 발전이 일어났습니다.

Phoronix는 AMD의 ROCm 매직이 원래 Intel GPU에서 NVIDIA CUDA 지원을 용이하게 하기 위해 설계된 오픈 소스 포팅 프로젝트인 ZLUDA를 활용하는 “해결 방법” 방법으로 CUDA API를 지원한다고 보고합니다. ZLUDA는 코드 포팅 영역에서 흥미로운 가능성을 제공했지만, 특히 당시 Intel과 같은 회사의 이익이 되었을 때 개발을 중단시키는 기술적이고 실용적인 문제에 직면했습니다. 그러나 그 뒤에 있는 개발자인 Andrzej Janik은 2022년에 매우 흥미로운 실험을 위해 AMD로부터 연락을 받았고, 그 결과가 이제 마침내 분명해졌습니다.

Phoronix의 광범위한 테스트를 바탕으로 ZLUDA는 NVIDIA의 CUDA 로드 라이브러리를 활용하는 ROCm에서 AMD의 Radeon GPU와 “거의” 완벽하게 실행되는 것으로 나타났습니다. 게다가 기존 코드를 변경할 필요도 없었습니다. AMD의 명백한 철회로 인해 프로젝트 개발이 중단되었음에도 불구하고 개발자는 마감일을 맞춘 후 작업을 오픈 소스화할 만큼 친절했고, 이로 인해 Phoronix는 테스트를 통해 결과가 무엇인지 확인할 수 있었습니다.

코드 포팅이 새로운 가능성을 열었기 때문에 Phoronix는 CUDA 라이브러리를 사용하여 Blender 4.0을 실행할 수 있었고 놀랍게도 테스트 결과에 따르면 NVIDIA와 AMD가 렌더링 성능 측면에서 정면으로 맞서고 있는 것으로 나타났습니다. 또한 개발자 Andrzej Janik은 합성 벤치마킹을 통해 CUDA 지원 Radeon GPU의 성능을 직접 테스트했으며 얻은 수치는 흥미로웠습니다.

저는 ZLUDA가 ROCm과 CUDA 스택을 분리하는 것이 아니라 연결하여 개발자가 두 플랫폼의 특정 기능을 활용할 수 있도록 하는 플랫폼이기 때문에 앞으로 나아갈 큰 잠재력을 가질 수 있다고 믿습니다. 물론 Radeon GPU에서 기본 CUDA 지원을 볼 수는 없지만 이러한 리소스는 AI 시대로 발전함에 따라 매우 유용할 수 있으며 개발자 자신도 ZLUDA의 미래에 대해 낙관하며 테스트 중이라고 주장합니다. RDNA GPU의 ZLUDA를 통해 NVIDIA의 업스케일링 기능을 선보입니다.

뉴스 출처: Phoronix