Windows'ta AMD Ekran Kartları İçin CUDA Desteği: ZLUDA ve ROCm/HIP Rehberi

ZLUDA ve AMD ROCm/HIP entegrasyonu sayesinde, Windows platformunda doğrudan NVIDIA CUDA ekosistemini hedefleyen yapay zeka ve hesaplama uygulamalarını AMD grafik kartlarında çalıştırmak mümkün hale geliyor. Speedstu/CUDA-for-AMD-Windows projesi, CUDA hedefli hesaplama uygulamaları ve özellikle CUDA destekli LibTorch iş yükleri için yeniden üretilebilir (reproducible) bir Windows uyumluluk ortamı sunar.

Önemli Donanım Bilgileri

Doğrulanmış Donanım: Doğrulanmış donanım şu anda yalnızca AMD Radeon RX 9060 XT (gfx1200) modelidir.
Aday Donanımlar: Diğer AMD GPU'ları potansiyel adaylardır; ancak çalışmalarına dair kesin bir garanti verilmez.
Geri Bildirim: Farklı bir kart test ederseniz, çalışma durumuna bakılmaksızın bir GPU uyumluluk raporu (GPU compatibility report) açmanız beklenmektedir.

Doğrulanan Yapılandırma ve Testler

Herhangi bir özel veya kurtarılmış harici DLL kullanılmadan, doğrudan resmi kaynaklar üzerinden test edilen kararlı yapı şunları içerir:

Resmi ZLUDA: Resmi ZLUDA sürümünden ZLUDA v6-preview.69
AMD HIP SDK: AMD HIP SDK 6.4
LibTorch Yapısı: LibTorch 2.3.0 + cu118
Hedef Donanım: RX 9060 XT / gfx1200
Kütüphane Testleri: nvcuda, cuBLAS, cuBLASLt, cuSPARSE ve cuFFT kütüphanelerinin tümü cuda_check testinden başarıyla geçmektedir.
PPO Modeli Eğitimi: 2.216.347 parametreli gerçek bir PPO ağı; ileri yönlü çıkarım (inference), PPO öğrenimi ve optimize edici işlemlerini CUDA aygıtında tamamlamıştır.
Doğrulama Döngüsü: Bu çalışma ortamı kullanılarak 65.536 zaman adımından oluşan temiz bir doğrulama adımı tamamlanmıştır.

Not: Bu entegrasyon testi, projeyi motive eden CUDA hedefli LibTorch eğitim iş yükünü temel alır. Ancak bu durum her CUDA programının veya yapay zeka modelinin doğrudan çalışacağı anlamına gelmez; destek kapsamı uygulamanın kullandığı CUDA API çeşitliliğine bağlıdır.

Nasıl Çalışır?

Mimari, CUDA çağrılarını aracı katmanlar üzerinden dönüştürerek AMD donanımına iletir: CUDA Hedefli Windows Uygulaması | ZLUDA | cuBLAS / cuSPARSE / cuFFT Uyumluluğu | rocBLAS / hipBLASLt / rocSPARSE / HIP | AMD GPU

Kurulum

AMD Ön Koşullarını Kurun: Güncel bir AMD GPU sürücüsünü ve HIP kütüphanelerini içeren Windows için AMD HIP SDK'sını (doğrulanmış referans: HIP SDK 6.4) yükleyin.
Depoyu Klonlayın ve Yükleyiciyi Çalıştırın:
```
git clone https://github.com/Speedstu/CUDA-for-AMD-Windows.git
cd CUDA-for-AMD-Windows
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\install.ps1
```
install.ps1 betiği sırasıyla şu işlemleri yürütür:
- AMD GPU'yu ve yerel gfxXXXX hedefini algılar.
- AMD sürücüsünü, HIP SDK'yı ve gerekli matematik kütüphanelerini doğrular.
- Sabitlenmiş resmi ZLUDA Windows yapısını indirir.
- LibTorch 2.3.0+cu118 paketini (yaklaşık 2.66 GB) indirir.
- İndirilen dosyaların SHA-256 karmalarını doğrular.
- .runtime\runtime-config.json ve .runtime\gpu-report.json yapılandırmalarını üretir.
- Yüklenen AMD yığınına karşı ZLUDA'nın cuda_check.exe testini çalıştırır. (LibTorch gerekmiyorsa .\scripts\install.ps1 -SkipLibTorch komutu çalıştırılabilir.)

CUDA Hedefli Uygulamayı Çalıştırma ve Geliştirici Çıkarımları

Uygulamaları ZLUDA çalışma zamanıyla başlatmak için .\scripts\run-zluda.ps1 betiği kullanılır.

Yazılım Geliştirme ve Öğrenme Çıkarımları:

Donanım Bağımsızlığı: Geliştiriciler, NVIDIA bağımlı CUDA kodlarını ve LibTorch modellerini yeniden yazmadan AMD kartlarda test edebilir.
Yeniden Üretilebilirlik: Otomatik SHA-256 kontrolü ve donanım doğrulaması, güvenilir MLOps altyapısı kurma konusunda öğretici bir örnektir.

Orijinal kaynağa buradan ulaşabilirsiniz.