Emulador CUDA para GPUs AMD, ZLUDA, perde financiamento e volta a ser projeto de hobby com suporte a PhysX 32-bit

O projeto Zluda, que busca criar um emulador CUDA para GPUs AMD, trouxe novidades interessantes. A versão 6 apresenta suporte para PhysX de 32 bits e melhorias na compatibilidade com o Windows. Além disso, várias correções impulsionadas pelo PyTorch foram implementadas. Contudo, a iniciativa perdeu novamente o financiamento comercial e agora retornou ao status de hobby para o desenvolvedor.

Atualmente, o suporte ao PhysX de 32 bits está em uma fase pré-alpha, mas os resultados iniciais são promissores. Demonstrações de efeitos de tecido e deformação estão sendo executadas a uma boa velocidade, incluindo uma captura de tela que mostra um aumento de desempenho de 3 vezes no jogo Mafia II, com os efeitos de PhysX ativados. Devido à natureza experimental, foram observados alguns problemas nas simulações de fluidos e a forma atual de integrar Zluda em jogos do Steam ainda necessita de melhorias. Um dos objetivos da equipe é aprimorar o suporte ao Windows, e a nova versão inclui um carregador atualizado que facilita a execução automática de bibliotecas necessárias.

Embora a equipe tenha enfrentado desafios, Zluda v6 trouxe uma série de melhorias interessantes, como correções do compilador e melhorias nas bibliotecas de desempenho, mostrando que os novos rumos do projeto estão focados em aspectos que o desenvolvedor considera mais divertidos.

O projeto Zluda começou em 2020 para rodar CUDA em hardware Intel, mas desde então se voltou para as GPUs da AMD. Após um abandono em 2021, foi revivido em 2022 com o apoio da AMD. No entanto, em 2024, a empresa cortou o financiamento novamente, e em agosto, o desenvolvedor foi obrigado a reestruturar o código que havia sido financiado. Embora tenha conseguido um patrocinador não revelado no final de 2024, atualmente esse apoio não existe mais, e o projeto voltou a ser tratado como uma “iniciativa de final de semana”.

Para os usuários finais, a disponibilidade de um substituto totalmente open-source para os binários CUDA é uma ótima notícia. No entanto, para a conversão em larga escala para uso em IA, existem outros projetos que buscam alcançar resultados semelhantes através de abordagens diferentes, como as ferramentas de portabilidade de código-fonte HIP da AMD e outras iniciativas.