VUDA: การอิมพลีเมนต์ CUDA บน Vulkan

• VUDA: ไลบรารีแบบ header-only ที่ทำงานบนพื้นฐานของ Vulkan โดยให้ส่วนติดต่อ CUDA Runtime API สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เร่งความเร็วด้วย GPU
• สร้างขึ้นบน Vulkan API และมีเป้าหมายเพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดของ CUDA Runtime
• สามารถเข้าถึงความสามารถของ VUDA ได้ด้วยการ include vuda.hpp และใช้เนมสเปซ vuda:: หรือใช้ vuda_runtime.hpp ที่ทำหน้าที่ห่อและรีไดเร็กต์ฟังก์ชัน CUDA ทั้งหมด
• บทความนี้มีเอกสารเกี่ยวกับวิธีตั้งค่าและคอมไพล์ VUDA รวมถึงรายละเอียดการอิมพลีเมนต์
• บทความนี้มีตัวอย่างโค้ดที่แสดงวิธีใช้ VUDA เพื่อจัดสรรหน่วยความจำบนอุปกรณ์ คัดลอกอาร์เรย์ไปยังอุปกรณ์ รันเคอร์เนล (Vulkan shader module) และคัดลอกผลลัพธ์กลับมายังโฮสต์
• VUDA เป็นทางเลือกที่ช่วยให้ใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพของ Vulkan ได้ แทนการใช้ NVIDIA CUDA Runtime API
• บทความนี้นำเสนอ VUDA ซึ่งเป็นไลบรารีใหม่ที่ผสานความสามารถของ Vulkan และ CUDA เข้าด้วยกัน
• ผู้ที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีน่าจะสนใจบทความนี้ ซึ่งนำเสนอเทคโนโลยีล้ำสมัยที่ช่วยยกระดับประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันเร่งความเร็วด้วย GPU

[GN⁺]

ความคิดเห็นบน Hacker News

• นี่เป็นการอิมพลีเมนต์ CUDA Runtime API ไม่ใช่ตัว CUDA เอง
• ยังไม่ชัดเจนว่ามันเกี่ยวข้องกับเป้าหมายด้านแมชชีนเลิร์นนิงบนชิป AMD ของ George Hotz อย่างไร
• เพื่อให้ประสบความสำเร็จ อาจจำเป็นต้องมีการสนับสนุนจากภาคธุรกิจ
• มีตัวเลือกอื่นสำหรับผู้ที่ใช้ AMD GPU และรัน Windows
• โปรเจ็กต์นี้ดูเหมือนจะไม่มีความเคลื่อนไหวมาตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ 2022
• มีข้อเสนอเกี่ยวกับอิมพลีเมนต์ตัวที่สามชื่อ SHUDA
• เมื่อเทียบกับ HIP ก็ยังไม่ชัดเจนว่านี่เป็น abstraction ที่มีประสิทธิภาพสำหรับ GPU ของ Nvidia และ AMD หรือไม่ และเปรียบเทียบกันอย่างไร
• โปรเจ็กต์ลักษณะคล้ายกันในอดีตไม่ได้รับความนิยมมากนัก
• มี API wrapper ทางเลือกสำหรับ CUDA API
• การอิมพลีเมนต์ Driver API มีความสำคัญต่อฟังก์ชันบางอย่างโดยเฉพาะ
• ในแง่ของโค้ด โปรเจ็กต์นี้มีขนาดค่อนข้างเล็ก
• หากใช้อิมพลีเมนต์นี้ ก็อาจทำให้สามารถรันโปรแกรม CUDA บนอุปกรณ์ AMD และ Intel ได้ด้วย
• โปรเจ็กต์นี้พลาดโอกาสที่จะใช้ชื่อที่สร้างสรรค์กว่านี้