Zluda 6: CUDA auf nicht-Nvidia GPUs mit PhysX-Support

Zluda, das Projekt zur Ausführung unmodifizierter CUDA-Anwendungen auf nicht-Nvidia GPUs, veröffentlicht Version 6 mit bahnbrechenden Neuerungen: PhysX-Support, verbesserte ML-Bibliotheken und deutlich bessere Windows-Kompatibilität.

PhysX endlich auf AMD und Intel

Nach jahrelanger Inkompatibilität zwischen PhysX (Nvidias Physik-Engine) und nicht-Nvidia GPUs arbeitet Zluda 6 an einer Lösung. Die Pre-Alpha-Version demonstriert bereits funktionierende PhysX-Effekte in Steam-Spielen. Flüssigkeitssimulationen können noch fehlerhaft sein, und das Laden in Steam-Spiele benötigt Verbesserungen, aber der Beweis ist erbracht: PhysX läuft auf AMD und Intel.

Verbesserte ML-Unterstützung

Machine Learning Workloads profitieren von zahlreichen Fixes:

• cuBLAS und cuDNN Kompatibilität
• Stabilere Integration mit ROCm auf Linux
• Bessere Fehlermeldungen bei fehlenden Bibliotheken auf Windows

Windows-Support aufgewertet

Historisch hinkte Windows-Support hinter Linux. ROCm auf Windows erforderte manuelles Zusammensuchen von Bibliotheken. Zluda 6 bietet nun klarere Fehlermeldungen und Installationshinweise, wenn Performance-Bibliotheken fehlen.

Projekt-Richtung

Zluda kehrt zu seinen Wurzeln zurück: Statt allgemeine CUDA-Kompatibilität anzustreben, fokussiert sich das Projekt auf spezifische Workloads, die tatsächlich funktionieren. Diese pragmatische Herangehensweise verspricht bessere Stabilität für Nutzer, die CUDA-Software auf nicht-Nvidia Hardware betreiben müssen.

Für ML-Praktiker eröffnet Zluda interessante Möglichkeiten: Training und Inferenz auf AMD-GPUs mit bestehenden CUDA-Pipelines, ohne Code-Änderungen.