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대부분의 인텔 프로세서는 이제 코어 디스플레이를 통합 합니다 . 데스크탑에서는이 사람이 대부분 꺼져 있습니다. 전원을 켜도 오랫동안 유휴 상태에있었습니다. 그렇다면 그 유용성을 찾는 사람이 있습니까? ? 실제로 github에 ZLUDA라는 프로젝트가 있는데, 그 목적은 Intel GPU를 사용하여 CUDA 프로그램 을 실행하는 것이며, 목표는 프로그램을 수정하지 않고 실행하는 것입니다.

이 프로젝트는 개인 프로젝트이며 Intel 및 NVIDIA와 직접적인 관계가없는 Intel의 제로 레벨 oneAPI 사양을 기반으로합니다. 이 프로젝트의 제작자는 인텔의 GPU가 성능 손실없이 CUDA 프로그램을 실행할 수 있도록 거의 네이티브 성능을 제공 할 수 있다고 주장합니다. 물론 현재 프로젝트는 초기 단계에 불과하며 CUDA에 대한 완전한 지원이 부족합니다. 사실 저자는 ZLUDA 및 OpenCL에서 GeekBench 5를 실행하기 위해 Core i7-8700K에서 UHD Graphics 630을 사용하는 것만 보여주었습니다 .ZLUDA는 GeekBench가 UHD 630이 CUDA API를 사용하여 계산하는 느린 NVIDIA GPU, 위는 ZLUDA 및 OpenCL의 실행 결과이며 6 개 프로젝트 중 4 개는 OpenCL보다 빠르며 전체적으로 10 % 더 빠릅니다.

ZLUDA는 현재 Intel의 Gen 9 및 최신 버전의 핵 디스플레이를 지원하지만 현재 테스트는 Gen 9 핵 디스플레이를 기반으로합니다. Ice Lake의 Gen 11과 Tiger Lake의 Xe에서 어떻게 작동하는지 모르겠습니다. AMD의 GPU는 현재 지원되지 않지만 기술적으로 가능하며 향후 지원 될 수 있습니다.

사실 인텔에는 자체 DPC ++가 있고 AMD에는 HIP도 있지만 두 가지 모두 개발 중에 프로그래머가 특정 API 도구를 적용해야하며 ZLUDA는 CUDA 프로그램이 인텔 GPU에서 실행될 수 있도록 추가 작업이 필요하지 않습니다. 효율적으로 실행하려면 해당 하드웨어 지침을 지원하는 GPU가 필요합니다. GPU가 없으면 소프트웨어를 사용하여 계산을 수행합니다. 이는 성능에 상당한 영향을 미칠 것입니다. OpenCL보다 느리게 실행되는 GeekBench 5 위의 두 프로젝트에서 설명 할 수 있습니다. 문제.

물론 이번 ZLUDA 프로젝트는 엔비디아의 CUDA 생태계를 위협 할 것이며 엔비디아가 만족하지 못할 것으로 추정되지만 다른 사람들은 그 탄생을보고 기뻐할 것입니다.


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