📰 “ZLUDA อัปเดตใหม่ – รัน CUDA บน GPU AMD ได้แล้ว” CUDA ของ NVIDIA ถือเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับงาน AI และ HPC มานานหลายสิบปี แต่การผูกขาดนี้ทำให้ผู้ใช้ต้องพึ่งพา GPU ของ NVIDIA เป็นหลัก ล่าสุด ZLUDA ซึ่งเป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่เคยอยู่ภายใต้การพัฒนาโดย AMD ได้ประกาศรองรับ ROCm 7 ของ AMD ทำให้สามารถรันโค้ด CUDA บน GPU ของ AMD ได้โดยตรง ZLUDA ทำงานในลักษณะ “Drop-in Replacement” โดยการดักจับ API ของ CUDA แล้วแปลงไปยัง Runtime ของ GPU อื่น ๆ ซึ่งช่วยให้โค้ดที่เขียนด้วย CUDA สามารถทำงานบนแพลตฟอร์มที่ไม่ใช่ NVIDIA ได้โดยไม่ต้องแก้ไขซอร์สโค้ดเดิม ถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้างความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์ม แม้จะยังอยู่ในช่วงพัฒนาและยังไม่มีข้อมูลชัดเจนเรื่องประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับ CUDA บน NVIDIA แต่การอัปเดตครั้งนี้ทำให้หลายฝ่ายจับตามองว่า ZLUDA อาจเป็นตัวเปลี่ยนเกมในตลาด AI ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเมื่อ Microsoft และบริษัทอื่น ๆ กำลังหาทางสร้างเลเยอร์แปลโค้ดเพื่อให้ AI workloads สามารถทำงานได้บน GPU หลากหลายค่าย อย่างไรก็ตาม ความท้าทายยังคงอยู่ที่การทำให้ ZLUDA มีเสถียรภาพและประสิทธิภาพเพียงพอสำหรับการใช้งานจริงในระดับองค์กร ซึ่งจะเป็นตัวชี้วัดว่าโครงการนี้จะสามารถเข้าสู่กระแสหลักได้หรือไม่ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ZLUDA รองรับ AMD ROCm 7 แล้ว ➡️ ทำให้โค้ด CUDA สามารถรันบน GPU AMD ได้ ✅ ทำงานแบบ Drop-in Replacement ➡️ ดักจับ API ของ CUDA แล้วแปลงไปยัง Runtime ของ GPU อื่น ✅ ศักยภาพในการลดการผูกขาดของ NVIDIA ➡️ เปิดโอกาสให้ AI workloads ทำงานบน GPU หลากหลายค่าย ‼️ ข้อจำกัดและความเสี่ยง ⛔ ยังอยู่ในช่วงพัฒนา ประสิทธิภาพและเสถียรภาพยังไม่แน่นอน ⛔ อาจใช้เวลานานกว่าจะเข้าสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กร https://wccftech.com/this-tool-claims-to-run-the-de-facto-cuda-code-on-non-nvidia-gpus/