AMD 此前与第三方开发者 Andrzej Janik 签订合同开发一款名为“ZLUDA”的项目，该项目主要利用 ROCm 技术栈（Radeon Open Compute Platform）上实现英伟达 CUDA 应用二进制兼容性，允许 CUDA 应用无需修改源代码即可在 AMD 硬件中运行。

众所周知，NVIDIA CUDA通过多年耕耘铸就了牢不可破的生态壁垒，外人各种尝试都无法进入。但其实不然，之前 Andrzej Janik 就凭借一己之力，借助 Intel oneAPI，开发了 CUDA兼容方案“ZLUDA”，能够在Intel硬件上原生运行CUDA应用，但后来就被停了，原因你懂的。

之后在AMD的支持下，ZLUDA 重启了该项目，能够让 AMD 显卡原生运行 CUDA 应用，不需要任何转移，也不需要调整代码。唯一要做的，就是用 ZLUDA 库替代 CUDA。

虽然它不能保证每一款 CUDA 应用都跑起来，但已经是以一个巨大的突破。

非常可惜，AMD支持这一项目做了两年，也给停了，明面上是由于 AMD 如今将投资重心集中在了 CUDA 的替代 ROCMv6 上，因此停止了对 ZLUDA 项目的资助。

由于资金受到限制，当下 Andrzej Janik 在 GitHub 开源了“ZLUDA”项目，外媒 Phoronix 对此进行了一系列初步测试，其中显示许多 CUDA 软件确实能无需修改运行在 AMD GPU 上。

比如说，可以将 CUDA 作为 Blender 4.0 或者 V-Ray 的渲染 API，尤其是 Blender 本来就有Radeon HIP 计算渲染器，如今跑在 ZLUDA 上速度还会更快。

在 Blender 4.0 渲染测试中，AMD GPU 的性能比原生 ROCm / HIP 支持快了大约 10-20%，外媒表示这一性能提升“根据具体场景而异”，而项目仍存在一些局限性，例如“尚未完全支持 OptiX 和 PTX 汇编代码”。

Andrzej Janik 也在继续研究 ZLUDA，其中一个目标就是要让 AMD 显卡运行 NVIDIA DLSS。

内部测试表明，对比 OpenCL 方案，其性能大部分时候都更好，最多可以领先超过75％，但因为还在开发之中，部分时候效率反而更低。

目前 AI 运用广泛，一直以来 N 卡都是不可替代的“第一生产力”，A 卡在这方面很吃亏。

但其实 A 卡的性能在 linux 可以一切正常满速跑，如今有了 ZLUDA ，有网友试过后表示：可以让部分专业软件在 Windows 下跑满速度。

那么 A 卡也能成为生产力了，结合各方面来看，打工人可以开始考虑上 A 卡了。

Github：https://github.com/vosen/ZLUDA 

lshqqytiger版本：https://github.com/lshqqytiger/ZLUDA