ZLUDA: Giải pháp chạy mã CUDA trên GPU AMD và Intel

Một dự án mã nguồn mở mới có tên ZLUDA đang thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ, mang đến khả năng chạy các ứng dụng được xây dựng trên nền tảng CUDA của NVIDIA trên các bộ xử lý đồ họa (GPU) của AMD và Intel. Điều này có thể mở ra một hướng đi mới cho các nhà phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và tính toán hiệu năng cao.

Phá vỡ hệ sinh thái CUDA: ZLUDA hoạt động ra sao?

Về cơ bản, ZLUDA hoạt động như một lớp tương thích trung gian. Thay vì yêu cầu các nhà phát triển phải viết lại toàn bộ mã nguồn của ứng dụng, công cụ này sẽ "chặn" các lệnh gọi hàm (API calls) của CUDA và "dịch" chúng sang các lệnh tương thích với nền tảng phần cứng khác. Điều này cho phép các chương trình vốn được thiết kế cho GPU NVIDIA có thể vận hành trên phần cứng của các hãng đối thủ.

Theo thông tin từ nhà phát triển, phiên bản mới nhất của ZLUDA đã được cập nhật để hỗ trợ ROCm 7, nền tảng phần mềm mới của AMD dành cho lĩnh vực tính toán GPU và AI. Đây là một bước tiến quan trọng, vì ROCm là thành phần cốt lõi giúp GPU AMD cạnh tranh trong các hệ thống máy tính hiệu năng cao và học máy.

Công cụ mới cho phép chạy CUDA trên GPU AMD và Intel. (Nguồn: NVIDIA)

Ý nghĩa đối với thị trường AI và tính toán hiệu năng cao

Trong nhiều năm, CUDA đã trở thành một tiêu chuẩn gần như mặc định trong ngành AI và tính toán GPU. Sự phổ biến này đã tạo ra một hệ sinh thái phần mềm và framework khổng lồ, phụ thuộc mạnh mẽ vào phần cứng của NVIDIA. Điều này tạo ra một rào cản lớn cho các đối thủ như AMD hay Intel.

ZLUDA được kỳ vọng sẽ làm giảm bớt sự phụ thuộc này. Bằng cách cho phép các ứng dụng CUDA hiện có chạy được trên nhiều loại phần cứng khác nhau, dự án này có thể thúc đẩy sự cạnh tranh, đa dạng hóa lựa chọn cho các nhà phát triển và doanh nghiệp mà không đòi hỏi họ phải đầu tư nguồn lực lớn để chuyển đổi mã nguồn.

Những thách thức và triển vọng trong thực tế

Mặc dù ý tưởng rất hứa hẹn, ZLUDA vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và chủ yếu mang tính thử nghiệm. Hiện tại, chưa có các đánh giá cụ thể và đáng tin cậy về hiệu năng, độ ổn định hay mức độ tương thích của công cụ này trong các môi trường sản xuất thực tế.

Do đó, ở thời điểm hiện tại, ZLUDA phù hợp hơn với các nhà phát triển muốn khám phá khả năng mở rộng của mã CUDA ra ngoài hệ sinh thái của NVIDIA. Tương lai và tác động thực sự của dự án sẽ phụ thuộc vào sự phát triển tiếp theo và sự đón nhận từ cộng đồng mã nguồn mở.

Tuệ Nhân