Open source CUDA-for-AMD-Windows hace correr CUDA en RX 9060 XT
El proyecto abre la puerta a usar librerías CUDA de NVIDIA en tarjetas AMD Radeon, demostrando un entrenamiento PPO con 220 millones de parámetros.
CUDA es la plataforma de aceleración de NVIDIA que incluye compilador, runtime y librerías de alto rendimiento. Su estrecha integración con el hardware crea una barrera que dificulta a competidores reproducir la misma experiencia.
El proyecto de Speedstu, CUDA-for-AMD-Windows, combina un script de PowerShell automatizado con ZLUDA, una capa de traducción, y los SDK nativos HIP / ROCm de AMD. Al arrancar, el script detecta el GPU, descarga ZLUDA v6‑preview.69 y redirige las llamadas de CUDA a las librerías ROCm correspondientes. Así, cuBLAS, cuSPARSE y cuFFT quedan mapeados a sus homólogos de AMD.
En un caso de prueba, la librería no modificada de CUDA ejecutó un entrenamiento de red PPO con 2,2 millones de parámetros sobre una Radeon RX 9060 XT sin ajustes de código. Se compararon dos rutas: la estándar (ZLUDA + HIP SDK 6.4) y una ruta personalizada con una versión antigua de ZLUDA.
| Métrica | Ruta estándar | Ruta personalizada | Cambio |
|---|---|---|---|
| SPS medio | 13 172,49 | 12 649,83 | -3,97 % |
| SPS mediano | 13 278,46 | 12 875,80 | -3,03 % |
| Inferencia (s) | 0,5863 | 0,6293 | +7,33 % |
| PPO (s) | 3,2076 | 3,2958 | +2,75 % |
Los resultados muestran que, aunque la vía pública ofrece ligeramente mejor rendimiento, la ruta personalizada sigue siendo viable. El proyecto abre la posibilidad de usar el ecosistema CUDA en hardware AMD sin recompilar las aplicaciones.
La iniciativa se publica en GitHub y su código es completamente libre, lo que permite a arquitectos y administradores evaluar su idoneidad para infraestructuras que prefieren no depender de NVIDIA.
El impacto es directo: si la comunidad adopta esta capa, la dependencia de NVIDIA en workloads de aprendizaje profundo y HPC podría reducirse, alterando la dinámica del mercado de GPUs.
