ZLUDA 6: AMD-Grafikkarten erhalten PhysX-Unterstützung ohne CUDA

Die Zukunft des Open-Source-Projekts ZLUDA steht erneut vor Unsicherheiten. Mit der Veröffentlichung von Version 6 bringt die Software nun native 32-Bit-PhysX-Unterstützung für AMD-Grafikkarten und verbessert die Kompatibilität mit Windows. Doch trotz technischer Fortschritte fehlt dem Projekt die finanzielle Förderung – Entwickler Andrez Janik kehrt damit zu einem reinen Hobbyprojekt zurück.

Ein CUDA-Emulator für AMD: Vom Intel- zum AMD-Projekt

ZLUDA startete 2020 mit dem Ziel, CUDA-Code auf Intel-GPUs auszuführen. Damals galt Nvidias Ökosystem als unersetzlich für KI- und High-Performance-Computing-Anwendungen. Doch der Fokus verlagerte sich schnell auf AMD-Grafikkarten, nachdem das Projekt 2021 zunächst eingestellt wurde. 2022 erhielt ZLUDA durch AMD eine neue Förderung – vermutlich, weil die meisten KI-Anwendungen nach wie vor auf Nvidia-Hardware ausgelegt sind. Diese Unterstützung endete 2024 jedoch abrupt, als AMD Janik sogar aufforderte, den von AMD finanzierten Code neu aufzubauen. Trotz dieser Rückschläge fand sich 2024 ein neuer, unbekannter Geldgeber, der das Projekt kurzzeitig stabilisierte. Nun ist auch diese Finanzierung versiegt, und ZLUDA wird wieder zu einem „Wochenendprojekt“, wie Janik selbst es nennt.

PhysX und PyTorch: Was Version 6 bringt

Die neue ZLUDA 6 bringt gleich mehrere technische Neuerungen mit sich:

• 32-Bit-PhysX-Unterstützung: Ein zentrales Feature der Version 6 ist die Integration von PhysX, einer Physik-Engine von Nvidia. Zwar befindet sich die Unterstützung noch im Pre-Alpha-Stadium, doch erste Tests zeigen vielversprechende Ergebnisse. Janik demonstrierte etwa Stoffsimulationen und Deformationsdemos, die flüssig laufen. Selbst ein 3-facher Performance-Gewinn in der älteren Simulation Mafia II (2010) mit aktivierten PhysX-Effekten wurde nachgewiesen. Allerdings warnt Janik vor möglichen Instabilitäten bei Fluid-Simulationen und kritisiert die umständliche Methode, ZLUDA in Steam-Spiele zu laden.

• Verbesserte Windows-Unterstützung: Der neue `zluda.exe`-Loader wurde überarbeitet und lädt nun automatisch die benötigten Performance-Bibliotheken. Dies soll die Einrichtung für Nutzer vereinfachen.

• PyTorch-Optimierungen: Zahlreiche Verbesserungen im Compiler und in den Performance-Bibliotheken gehen auf Optimierungen für PyTorch zurück. Diese Anpassungen zielen darauf ab, KI-Workloads effizienter auf AMD-Hardware auszuführen.

Janik betont, dass die fehlende Finanzierung die Prioritäten des Projekts verschiebt: „Ich arbeite nun an Themen, die ich persönlich am spannendsten finde.“ Dazu gehören insbesondere PhysX und die Windows-Integration.

Alternativen zu ZLUDA: Was bleibt für Entwickler?

Für Endnutzer bietet ZLUDA eine vollständig quelloffene Alternative zu CUDA-Binaries – ein Vorteil, der besonders für Open-Source-Enthusiasten und Entwickler ohne Zugang zu Nvidia-Hardware interessant ist. Allerdings gibt es mittlerweile mehrere Projekte, die ähnliche Ziele verfolgen:

• AMDs HIP (Heterogeneous-Compute Interface for Portability): Ein Tool, das die Portierung von CUDA-Code auf AMD-GPUs ermöglicht, indem es die Programmierschnittstelle von Nvidia nachahmt.
• Spectral Compute Scale: Ein Tool, das CUDA-Anwendungen auf AMD-Grafikkarten ausführt, indem es den Quellcode automatisch anpasst.
• MooreThreads Musify: Ein Toolkit, das die Portierung von CUDA-Code auf die hauseigene MUSA-Architektur von Moore Threads unterstützt – ein wichtiger Schritt für KI-Anwendungen auf chinesischer Hardware.

Während ZLUDA weiterhin eine einfache Lösung für CUDA-Emulation bleibt, könnten diese Alternativen für größere Projekte oder Unternehmen attraktiver sein, da sie oft besser unterstützt werden.

Fazit: Ein Projekt zwischen Leidenschaft und Pragmatismus

ZLUDA 6 zeigt, dass die technische Machbarkeit eines CUDA-Emulators für AMD-GPUs gegeben ist – doch ohne stabile Finanzierung bleibt das Projekt ein Nischenprojekt für Enthusiasten. Für KI-Entwickler und Unternehmen, die auf AMD-Hardware setzen, könnten Alternativen wie HIP oder Musify die praktikablere Wahl sein. Dennoch bleibt ZLUDA ein faszinierendes Beispiel dafür, wie Open-Source-Entwicklung auch ohne kommerzielle Interessen voranschreiten kann. Ob und wann das Projekt wieder an Fahrt aufnimmt, hängt nun allein von Janiks Zeit und Motivation ab.