ZLUDA: прорыв в мире GPU — открываем CUDA NVIDIA для видеокарт от других производителей
Пару лет назад проект под названием ZLUDA взорвал IT-сообщество, предложив уникальное решение: запускать код, написанный для технологии CUDA от NVIDIA, на графических процессорах Intel. Тогда это воспринималось как первый шаг к размыванию железных границ между разными экосистемами GPU. Но на этом история не закончилась — теперь над проектом работают разработчики AMD, и цель значительно амбициознее: сделать CUDA доступной для всех, несмотря на производителя видеокарты.
Что такое CUDA и почему это важно?
Для начала немного о технологической предыстории. CUDA — это проприетарная (то есть закрытая) платформа NVIDIA, предназначенная для высокопроизводительных вычислений на их видеокартах. Она используется в самых разных задачах — от рендеринга и моделирования до искусственного интеллекта и научных расчетов.
Проблема в том, что CUDA работает исключительно с GPU от NVIDIA, создавая таким образом барьер для других производителей — Intel, AMD и прочих. Те, в свою очередь, развивают собственные альтернативы и программные стеки, вроде AMD ROCm. Это приводит к фрагментации: если вы хотите максимальную производительность, зачастую нужно выбирать ту или иную железную платформу и под нее адаптировать весь софт.
ZLUDA — попытка снять запреты и объединить усилия
Здесь на сцену выходит ZLUDA — открытая библиотека, которая позволяет «переносить» CUDA-код на GPU от других компаний. В самом начале проект был ориентирован на поддержку графики Intel, но корпоративные интересы AMD привели к тому, что разработка получила новые силы и стратегию.
Сейчас ZLUDA уже развивается в формате мультивендорного решения — то есть оно позволит запускать CUDA-программы не только на Intel, но и на AMD, а в перспективе, возможно, и на других видеокартах. Такой подход может кардинально изменить рынок высокопроизводительных вычислений, сняв ограничения и предоставив пользователям свободу выбора оборудования без потери совместимости с существующим CUDA-софтом.
Текущий статус и перспективы
С момента своего запуска проект несколько затих из-за юридических вопросов, связанных с правами на технологии NVIDIA. Тем не менее сейчас, как сообщает ресурс Phoronix, в разработке снова активная работа: в проекте участвует целых два разработчика, что ускоряет процесс и повышает шансы на успех.
Основные улучшения касаются точного исполнения CUDA-команд на разных GPU, включая поддержку технологических элементов NVIDIA, таких как PhysX — движок физического моделирования, важный для игр и симуляций.
Пока что ZLUDA не готов к массовому использованию и четкого срока выхода в продакшен нет, но уже понятно — проект обещает стать важным шагом к более открытому и совместимому GPU-миру.
Практическая польза для нас, российских пользователей
Что это значит для тех, кто собирает современные игровые и рабочие ПК в России? Во-первых, появление мультивендорной поддержки CUDA значительно расширит возможности для пользователей, особенно тех, кто работает с задачами машинного обучения, видеомонтажем, 3D-анимацией и научными расчетами.
Например, если у вас уже есть AMD- или Intel-видеокарта, но вы хотите попробовать софт, оптимизированный для CUDA (а такие программы часто работают заметно быстрее на графике NVIDIA), ZLUDA может избавить от необходимости менять железо или искать альтернативные, менее производительные решения.
Для отечественных системных интеграторов и разработчиков это шанс создать более универсальные и привлекательные продукты. Особенно с учетом цен на видеокарты NVIDIA, которые в России зачастую выше мировых из-за логистики и налогообложения.
Сравнение с текущей ситуацией на рынке
Пока что NVIDIA держит CUDA "под замком": никаких официальных инструментов для запуска CUDA-кода вне ее «сада» нет. AMD пошла своим путем, развивая ROCm — открытый программный стек, подобный CUDA, но исключительно для своих карт. Intel, в свою очередь, продвигает OneAPI, пытаясь облегчить разработку кроссплатформенного ПО.
ZLUDA — интересный гибридный вариант: используя библиотеку с открытым исходным кодом, можно заставить CUDA-программы работать на «чужом» железе, минуя официальный запрет.
Сколько это может стоить
Поскольку ZLUDA является открытым проектом (open source), сама библиотека будет бесплатной. Затраты связаны в первую очередь с железом. В России видеокарты AMD и Intel нынче стоят в среднем от 25-30 тысяч рублей за модели стартового уровня и до 150–200 тысяч за топовые решения, тогда как карты NVIDIA, особенно новейшие серии RTX 40, стоят значительно дороже — от 40 тысяч рублей и выше.
Тем не менее, если ZLUDA позволит меньше зависеть от NVIDIA, пользователи смогут выбирать более бюджетные варианты и экономить приличные суммы.
Выводы и ожидания
Проект ZLUDA — это пример того, как open-source движение и независимые разработчики способны изменять правила игры в IT-индустрии. Если им удастся довести разработку до рабочего состояния, это может стирать границы между текущими графическими экосистемами, позволяя выбирать железо без оглядки на программные ограничения.
С нашей точки зрения, российскому рынку такая новинка только на пользу: она открывает дорогу к оптимизации по соотношению цена — производительность и снижает зависимость от узкоспециализированных решений.
Мы продолжим следить за развитием ZLUDA и обязательно расскажем, когда эта технология станет доступной для обычных пользователей и профессионалов на практике.
Экспертное мнение:
Директор по развитию одной из российских IT-компаний отмечает, что «если ZLUDA действительно позволит запускать CUDA-программы на железе AMD и Intel без потерь в производительности, это может стать настоящим прорывом для индустрии ML и разработки игр в России, где цена и доступность оборудования имеют большую роль».
Пока что проект в активной разработке, но мы стоим на пороге перемен в мире GPU. Оставайтесь с нами, чтобы не пропустить главное!
