各位早安，
这里是礼拜六早上的 R&D。
※ 引述 《amduser (重返荣耀)》 之铭言：
:
: 之前新闻
: https://news.mydrivers.com/1/963/963717.htm
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: NVIDIA CUDA通过多年耕耘，铸就了牢不可破的生态壁垒，外人各种尝试都无法进入，包
: 括AMD ROCm开发平台，但其实也不是没有办法。
: 开发者Andrzej Janik就凭借一己之力，借助Intel oneAPI，开发了CUDA兼容方案“ZLUDA
: ”，能够在Intel硬件上原生运行CUDA应用，后来就被停了
: 之后在AMD的支持下，ZLUDA重启了该项目，能够让AMD显卡原生运行CUDA应用，不需要任
: 何转移，也不需要调整代码。
: 唯一要做的，就是用ZLUDA库替代CUDA。
: 虽然它不能保证每一款CUDA应用都跑起来，但已经是以一个巨大的突破。
: 非常可惜，AMD支持这一项目做了两年，也给停了——不知道是不是受到了NVIDIA的压力
: 。
: 幸运的是，ZLUDA项目并未彻底消散，已经免费开源，感兴趣有能力的开发者都可以使用
: ，而且确认可以在AMD ROCm平台上无缝运行CUDA应用。
: 比如说，可以将CUDA作为Blender 4.0或者V-Ray的渲染API，尤其是Blender本来就有
: Radeon HIP计算渲染器，如今跑在ZLUDA上速度还会更快。
: Andrzej Janik也在继续研究ZLUDA，其中一个目标就是要让AMD显卡运行NVIDIA DLSS。
: 内部测试表明，对比OpenCL方案，其性能大部分时候都更好，最多可以领先超过75％，但
: 因为还在开发之中，部分时候效率反而更低。
:
: 大家都知道NVIDIA最喜欢搞特规G-SYNC、DLSS、CUDA、闭源软件一大堆不开放给其他家用
: ，现在ZLUDA可以让AMD显卡跑CUDA程式，那以后就不必特地买N卡了，应该以后会有人拿
: AMD显卡来搞AI了吧！
:
: https://github.com/vosen/ZLUDA
:
ZLUDA 这东西我研究过一阵子，
当然不是现在这个 Fork，
而是三年前那个版本。
平台使用 Ubuntu 22.04 64bit
我研究后发现 ZLUDA 的运作原理是这样：
ZLUDA 会去模拟一套 CUDA API，
然后内部再自己实现功能。
这代表什么呢？
假设你有一套程式支援 CUDA 8 好了，
现在 CUDA 要更新变成 CUDA 9 囉！
N 家能在历史版本里面找到 旧版CUDA来套，
那你程式就能顺利跑了。
如果你用 ZLUDA ，
之前的问题就是他只支援某特定版本 CUDA，
还没有 Released 他是 depend 哪一版？
ZLUDA 是照某板的 API 下去写的！
所以你想支援机器学习框架？
（e.g. TensorFlow, PyTorch）
那要先找到这个是用哪版 CUDA，
找到后还要确定这版的框架你装得起来。
个人是认为这难度：
https://i.imgur.com/OBzSNCH.gif
除去框架，
实测能够用 ZLUDA 跑起来的 CUDA 程式：
Geekbench 5
也尝试过从底层像是 Numba 重写算法
拿去 Benchmark performance 。
一样遇到 Numba 卡版本问题。
退一万步说 ZLUDA 可能有用，
但是老黄一版更他就会死翘翘，
而且死很久。
开源的东西都这样，苏妈也不是做慈善的。
既然主流的框架（e.g. PyTorch）
都有支援 ROCm，干嘛出大钱搞 ZLUDA？
结论：
ZLUDA 要真正可以商用，
就是要有人花钱去帮每一版 CUDA 写 API，
然后拿出一张表对标版本支援才有用。
现在商用想逃离 NV 还是推 OpenCL 解决方案，
以上。