VUDA: CUDA'nın Vulkan uygulaması

 (github.com/jgbit)
1 puan yazan GN⁺ 2023-07-03 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • VUDA: Vulkan tabanlı, başlık-dosyası odaklı bir kütüphane olup GPU hızlandırmalı uygulamalar yazmak için bir CUDA Runtime API arayüzü sunar.
  • Vulkan API üzerine kuruludur ve CUDA Runtime belirtimine uyum sağlamayı hedefler.
  • VUDA'nın özelliklerine vuda.hpp dosyasını dahil edip vuda:: ad alanını kullanarak veya tüm CUDA işlevlerini saran ve yeniden yönlendiren vuda_runtime.hpp üzerinden erişilebilir.
  • Bu yazı, VUDA'yı kurma ve derleme yöntemlerine ilişkin belgeler ile uygulama ayrıntılarını sunar.
  • Yazıda, VUDA kullanarak aygıtta bellek ayırmayı, dizileri aygıta kopyalamayı, kernel'i (Vulkan shader modülü) çalıştırmayı ve sonuçları ana makineye geri kopyalamayı gösteren kod örnekleri yer alır.
  • VUDA, NVIDIA CUDA Runtime API'sini kullanmak yerine Vulkan'ın performansından yararlanabilen bir alternatif sunar.
  • Bu yazı, Vulkan ve CUDA'nın yeteneklerini birleştiren yeni bir kütüphane olan VUDA'yı tanıtan özel bir içeriktir.
  • Teknik konulara hakim kişiler, GPU hızlandırmalı uygulamaların performansını artırabilecek son teknoloji bir yaklaşımı tanıtan bu yazıyla ilgilenecektir.

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2023-07-03
Hacker News görüşleri
  • Bu, CUDA'nın kendisi değil, CUDA runtime API'sinin bir uygulamasıdır.
  • Bunun George Hotz'un AMD çiplerinde makine öğrenimi hedefiyle nasıl ilişkili olduğu net değil.
  • Başarı için kurumsal sponsorluk gerekebilir.
  • AMD GPU kullanıp Windows çalıştıranlar için başka seçenekler de var.
  • Bu proje, Şubat 2022'den bu yana aktif değil gibi görünüyor.
  • SHUDA adında üçüncü bir uygulama için bir öneri var.
  • HIP ile karşılaştırıldığında, bunun Nvidia ve AMD GPU'ları için verimli bir soyutlama olup olmadığı ve nasıl kıyaslandığı net değil.
  • Benzer projeler geçmişte büyük ilgi görmedi.
  • CUDA API'si için alternatif API wrapper'ları mevcut.
  • Driver API'nin uygulanması belirli özellikler için önemlidir.
  • Kod açısından bu proje nispeten küçük.
  • Bu uygulama kullanılarak CUDA programlarını AMD ve Intel cihazlarda çalıştırmak da mümkün olabilir.
  • Bu proje için daha yaratıcı bir isim kullanma fırsatı kaçırılmış.