ZLUDA: Sự Trở Lại Hoành Tráng của Dự Án CUDA Mở Nguồn

ZLUDA: Sự Trở Lại Hoành Tráng của Dự Án CUDA Mở Nguồn

Mục lục:

1. Sự ra đời và những thăng trầm của ZLUDA
2. Sự tái sinh mạnh mẽ: Tập trung vào AI và đa GPU
3. [Hỗ trợ đa nền tảng và tương lai của ZLUDA](#3-hỗ trợ-đa-nền-tảng-và-tương-lai-của-zluda)
4. Kết luận: Hy vọng và triển vọng

1. Sự ra đời và những thăng trầm của ZLUDA

Dự án mã nguồn mở ZLUDA, một bản cài đặt CUDA đa GPU, đã trải qua một hành trình đầy biến động. Ban đầu, ZLUDA được định vị như một giải pháp thay thế CUDA hoạt động trên card đồ họa Intel, tận dụng API Level Zero. Sau đó, AMD đã bí mật tài trợ cho dự án trong vài năm, biến ZLUDA thành một triển khai CUDA hiệu quả trên GPU của AMD. Tuy nhiên, sự hỗ trợ tài chính này đã bị chấm dứt hồi đầu năm nay, dẫn đến việc mã nguồn ZLUDA dành cho GPU AMD được công khai nhưng sau đó lại bị gỡ bỏ theo yêu cầu của AMD.

2. Sự tái sinh mạnh mẽ: Tập trung vào AI và đa GPU

Tuy nhiên, câu chuyện của ZLUDA chưa kết thúc. Nhà phát triển Andrzej Janik đã kiên trì tiếp tục dự án từ đầu, tách biệt hoàn toàn với mã nguồn cũ để tránh những ảnh hưởng không mong muốn từ sự hỗ trợ trước đây. Ông đã tìm kiếm và thành công trong việc thu hút một nhà tài trợ bí ẩn. Do muốn giữ kín danh tính, tổ chức này hiện vẫn chưa được tiết lộ nhưng chia sẻ tầm nhìn tương lai với Janik về ZLUDA.

Lần tái sinh này chứng kiến sự chuyển hướng trọng tâm của ZLUDA. Thay vì tập trung vào các tác vụ chuyên nghiệp, ZLUDA giờ đây sẽ hướng đến hỗ trợ đa GPU từ nhiều nhà sản xuất khác nhau, đặc biệt là các tác vụ liên quan đến học máy (Machine Learning) và trí tuệ nhân tạo (AI). Mục tiêu là cho phép các phần mềm AI/ML sử dụng mã nguồn NVIDIA, như Llama.cpp, PyTorch và TensorFlow, hoạt động hiệu quả trên ZLUDA. Công việc ban đầu tập trung vào việc cải tiến bộ phân tích NVIDIA PTX và các thay đổi khác dựa trên kinh nghiệm từ các phiên bản ZLUDA trước.

3. Hỗ trợ đa nền tảng và tương lai của ZLUDA

Mặc dù hướng đến hỗ trợ nhiều kiến trúc GPU, giai đoạn phát triển ban đầu của ZLUDA chủ yếu tập trung vào GPU AMD, cụ thể là hỗ trợ RDNA1 trở lên và stack tính toán ROCm 6.1+. Dự án vẫn giữ nguyên tính chất mã nguồn mở và chào đón đóng góp từ cộng đồng. Theo dự đoán của Janik, việc hoàn thiện ZLUDA sẽ mất khoảng một năm, nhưng thời gian để hỗ trợ đầy đủ các ứng dụng khác nhau có thể lâu hơn. Quá trình phát triển có thể theo dõi trên kho lưu trữ GitHub chính thức: https://github.com/vosen/ZLUDA.

4. Kết luận: Hy vọng và triển vọng

Sự trở lại của ZLUDA hứa hẹn mang đến một giải pháp CUDA đa nền tảng, mở rộng khả năng tính toán cho các ứng dụng AI/ML. Việc có được một nhà tài trợ bí ẩn cho thấy tiềm năng và tầm quan trọng của dự án. Sự thành công của ZLUDA sẽ phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ cộng đồng và khả năng đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của thị trường AI. Việc hé lộ danh tính của nhà tài trợ trong tương lai cũng sẽ là một điểm đáng chú ý. Phoronix sẽ tiếp tục cập nhật những tiến triển mới nhất của ZLUDA.