【亲测免费】 ZLUDA安装与配置指南

1. 项目基础介绍

ZLUDA是一个开源项目，旨在让用户能够在AMD GPU上运行未修改的CUDA应用程序，且具备接近原生性能的特点。该项目目前处于alpha阶段，但已经可以支持多种原生CUDA应用程序，如Geekbench、3DF Zephyr、Blender等。

ZLUDA主要使用的编程语言是Rust和C++，同时依赖于ROCm这一AMD的开源GPU计算框架。

2. 关键技术与框架

• ROCm（Radeon Open Compute）：ROCm是一个用于高性能GPU计算的统一开源框架，支持AMD GPU。
• HIP（Heterogeneous-Compute Interface for Portability）：HIP是一个编程接口，用于简化从CUDA到ROCm的迁移。
• Rust：Rust是一种系统编程语言，以安全、并发和实用性著称。
• CMake：CMake是一个跨平台的安装（编译）工具，能够使用简单的声明性语句描述所有平台的安装（编译过程）。

3. 安装与配置

准备工作

在安装ZLUDA之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Git
• CMake
• Python 3
• Rust（1.81或更新的版本）
• C++编译器
• ROCm 6.0+（或在Windows上的HIP SDK）
• （仅Windows）最新版本的AMD Radeon Software Adrenalin
• Ninja（如果是Linux系统）

安装步骤

克隆项目代码

首先，使用Git克隆ZLUDA的代码库：

git clone --recurse-submodules https://github.com/vosen/zluda.git

构建项目

接着，使用以下命令构建项目：

cargo xtask --release

如果您是在Windows系统上并希望启用不稳定特性，可以使用以下命令：

cargo xtask --nightly

请注意，夜间构建的测试非常有限，因此如果可能，建议禁用不支持的特性，而不是使用夜间构建。

配置环境变量

在运行ZLUDA之前，可能需要配置环境变量以指定动态链接库的路径。

• Windows：在命令行中使用<ZLUDA_DIRECTORY>\zluda.exe运行应用程序，其中<ZLUDA_DIRECTORY>是解压发布的目录或从源码构建的target\release目录。

• Linux：设置LD_LIBRARY_PATH环境变量以包含<ZLUDA_DIRECTORY>，然后运行应用程序：

  LD_LIBRARY_PATH="<ZLUDA_DIRECTORY>:$LD_LIBRARY_PATH" <APPLICATION> <APPLICATION_ARGUMENTS>
  

其中<ZLUDA_DIRECTORY>是解压发布的目录或从源码构建的target/release目录。

完成以上步骤后，您应该能够运行ZLUDA并在AMD GPU上执行CUDA应用程序。如果遇到任何问题，请查阅项目的 Known Issues和TROUBLESHOOTING.md文档以获得帮助。