Un progetto open source sta guadagnando nuovo slancio con l'obiettivo di rendere più accessibile la potente tecnologia CUDA. Zluda, questo il nome dell'iniziativa, si propone di creare un "interprete" in grado di far girare le applicazioni scritte per le GPU Nvidia anche su hardware concorrente, come quello prodotto da AMD e Intel. Una prospettiva che potrebbe aprire scenari completamente nuovi per sviluppatori e utenti, ampliando la scelta dell'hardware e mitigando il cosiddetto vendor lock-in, ovvero la dipendenza da un unico fornitore.
La notizia più recente e incoraggiante riguarda proprio il cuore pulsante del progetto: il team di sviluppo è raddoppiato. Ora sono due gli sviluppatori che lavorano a tempo pieno su Zluda. L'innesto di una nuova figura, conosciuta online con lo pseudonimo "Violet", ha già portato a contributi significativi e a un'accelerazione tangibile dei progressi, visibile direttamente sul repository GitHub del progetto.
Questo potenziamento delle risorse umane si traduce in miglioramenti concreti su più fronti. Uno degli aspetti più tecnici ma fondamentali è il perfezionamento della compatibilità con i runtime GPU come ROCm/HIP, essenziali per far funzionare il codice su Linux e Windows. Questi strumenti compilano il software "al volo", garantendo che anche programmi sviluppati per hardware datato possano girare sulle architetture più recenti. Il team ha risolto alcune criticità emerse con le ultime versioni, assicurando un funzionamento più stabile e affidabile.
Un altro passo avanti è la capacità di Zluda di eseguire i binari CUDA non modificati con una precisione quasi identica a quella dell'hardware nativo. In passato, alcune istruzioni venivano ignorate o eseguite con approssimazione; ora, grazie a un meticoloso lavoro di test e correzione, anche istruzioni complesse come cvt vengono gestite in modo "bit-accurate", garantendo risultati corretti e affidabili.
Il lavoro del team si sta concentrando anche su applicazioni pratiche di grande rilevanza. Sono stati fatti notevoli progressi nel supporto a llm.c, un'implementazione di test per modelli linguistici come GPT-2. Attualmente, Zluda è in grado di gestire 16 delle 44 funzioni necessarie, con l'obiettivo di raggiungere presto la piena compatibilità. Questo sforzo è propedeutico a supportare framework di AI ben più complessi e diffusi.
Infine, si è riaccesa una speranza per gli appassionati di videogiochi più datati. Il progetto ha iniziato a muovere i primi passi verso il supporto al codice PhysX a 32-bit, una tecnologia fisica che Nvidia ha smesso di supportare sulle sue nuove GPU della serie 50, rendendo di fatto alcuni titoli un'esperienza frustrante o incompleta.
Sebbene la strada sia ancora lunga e richieda probabilmente il contributo della comunità, l'analisi iniziale per identificare i bug è già partita e potrebbe portare benefici anche al codice PhysX a 64-bit.
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