ZLUDA fait tourner CUDA sur AMD Radeon sous Windows

Un développeur solitaire vient peut-être de faire tomber l’un des derniers murs infranchissables du monde du GPU. Grâce à un projet baptisé ZLUDA, il est désormais possible de faire tourner plusieurs bibliothèques CUDA, jusqu’ici réservées exclusivement aux cartes Nvidia, sur une Radeon RX 9060 XT d’AMD, directement sous Windows. Sans virtualisation. Sans double boot. Sans machine Linux planquée derrière.

Pour comprendre l’ampleur de la chose, il faut se souvenir de ce qu’est CUDA. Depuis près de vingt ans, cette architecture propriétaire de Nvidia sert de fondation à une part immense du calcul scientifique, du deep learning et du rendu 3D professionnel. Elle a aussi été le principal levier de la domination de Nvidia sur le marché des puces IA : tant que les logiciels critiques ne tournent que sur CUDA, changer de fournisseur de GPU revient à changer d’écosystème entier. AMD a bien tenté de proposer ROCm et HIP comme alternatives ouvertes, mais la compatibilité logicielle reste le nerf de la guerre.

C’est précisément ce nerf que ZLUDA vient titiller. Le projet fonctionne en traduisant les appels CUDA vers HIP, la couche d’abstraction d’AMD, permettant à des logiciels pensés uniquement pour du silicium Nvidia de s’exécuter sur une carte grand public Radeon. Le fait que la démonstration ait été réalisée sur une RX 9060 XT, un modèle gaming et non une carte pro, ajoute encore au symbole : ce n’est pas un exploit de laboratoire réservé aux data centers, mais quelque chose qui pourrait, à terme, atterrir dans les mains de bidouilleurs, d’étudiants ou de petits studios cherchant à économiser sur leur configuration de calcul.

Reste à savoir jusqu’où cette compatibilité peut aller. Les workloads CUDA les plus exigeants, ceux qui s’appuient sur des optimisations très spécifiques au matériel Nvidia comme les Tensor Cores, risquent de rester hors de portée sans un travail d’ingénierie beaucoup plus lourd. ZLUDA n’est pas un remplaçant magique, plutôt une preuve de concept qui rappelle que les monopoles logiciels, aussi solides paraissent-ils, ne sont jamais totalement hermétiques.

Nvidia n’a jamais caché son inconfort face à ce genre d’initiative, ayant par le passé modifié ses conditions d’utilisation pour décourager ce type de traduction. Mais tant qu’un développeur seul peut, depuis chez lui, ébranler une partie de cette forteresse, la question du verrouillage logiciel dans l’IA et le calcul haute performance restera brûlante.

Sources

Tom’s Hardware

Site web : https://zluda.org/
Dépôt Github : https://github.com/vosen/ZLUDA