개발자 Andrzej Janik이 ZLUDA를 개발하여 NVIDIA 이외의 하드웨어에서 CUDA 애플리케이션을 재생할 수 있도록 허용

2월 16일 소식. NVIDIA의 CUDA는 수년간의 개발 끝에 견고한 생태 장벽을 구축하여 다른 경쟁업체가 돌파하기 어렵게 만들었지만, 개발자 Andrzej Janik은 Intel의 oneAPI를 사용하여 "ZLUDA"라는 제품을 독립적으로 개발했습니다. 이 솔루션의 출현으로 Intel 하드웨어는 기본적으로 CUDA 애플리케이션을 실행할 수 있게 되었지만 나중에 알 수 없는 이유로 프로젝트가 중단되었습니다. 이번 프로젝트의 등장은 인텔에게 엔비디아의 장벽을 돌파할 수 있는 기회를 제공한다는 점에서 업계의 주목을 받았다. 다만, 프로젝트 중단 사유는 기술적 구현이나 상업적 고려사항과 관련될 수 있습니다. 아직 명확하지는 않지만 이번 중단은 GPU 분야에서 Intel의 발전에 일정한 영향을 미칠 수 있습니다. 어쨌든, 이 프로젝트의 출현은 시장 경쟁이 여전히 존재하고 기술 혁신과 개발자의 노력이 여전히 업계 발전을 촉진할 것임을 증명합니다.

그러나 ZLUDA의 이야기는 여기서 끝나지 않습니다. AMD의 지원을 받은 후 프로젝트가 다시 시작되어 더 큰 발전을 이루었습니다. ZLUDA 라이브러리의 도입으로 AMD 그래픽 카드는 코드 조정이나 마이그레이션 작업 없이 CUDA 애플리케이션을 직접 실행할 수 있습니다. 이것이 모든 CUDA 애플리케이션이 완벽하게 실행된다는 것을 보장하지는 않지만 확실히 상당한 발전입니다. 이러한 혁신은 CUDA 애플리케이션의 장점을 보다 쉽게 ​​누릴 수 있는 AMD 그래픽 카드 사용자에게 큰 도움이 됩니다. 또한 이는 NVIDIA와의 경쟁에서 AMD에게 유리한 위치를 제공하여 더 많은 사용자가 AMD 제품을 선택할 수 있게 해줍니다. 일반적으로 ZLUDA의 탄생은 사용자에게 더 많은 선택권과 편의성을 제공하고 AMD에 더 많은 경쟁 우위를 가져왔습니다.

편집자의 이해에 따르면 안타깝게도 AMD 역시 이 프로젝트를 2년 동안 지원한 후 중단하기로 결정하여 ZLUDA의 전망에 그림자를 드리웠습니다. NVIDIA의 압력이 있었는지 여부는 불분명하지만.

다행히 ZLUDA 프로젝트는 완전히 중단되지 않았습니다. 이 프로젝트는 무료로 공개 소스로 제공되므로 관심 있는 개발자라면 누구나 이를 사용하고 연구를 계속할 수 있습니다. 또한 ZLUDA는 AMD의 ROCm 플랫폼에서 CUDA 애플리케이션을 원활하게 실행하는 것으로 확인되었습니다. 예를 들어 개발자는 CUDA를 Blender 4.0 또는 V-Ray용 렌더링 API로 사용할 수 있습니다. 특히 Radeon HIP 전산 렌더러를 기본적으로 탑재하고 이제 ZLUDA를 지원하는 Blender의 경우 렌더링 속도가 더욱 빨라질 것으로 예상됩니다. 이는 개발자에게 GPU 컴퓨팅 및 렌더링 작업을 보다 효율적으로 수행하는 데 도움이 되는 더 많은 옵션을 제공합니다.

또한 Andrzej Janik은 여전히 ​​ZLUDA를 깊이 연구하고 있으며 AMD 그래픽 카드가 NVIDIA의 DLSS 기술을 실행할 수 있도록 노력하고 있습니다. 내부 테스트에 따르면 OpenCL 솔루션과 비교하여 ZLUDA는 대부분의 경우 더 나은 성능을 발휘하며 때로는 75% 성능 향상을 초과하는 경우도 있습니다. 하지만 아직 프로젝트가 개발 단계이기 때문에 비효율적인 부분이 발생할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, ZLUDA의 등장은 CUDA 생태계에 새로운 가능성과 도전을 가져왔습니다.

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