Windows上のAMD向けCUDA

Windows上のAMD向けCUDA 動作する再現可能なスタックがアップロードされました。 ZLUDA + ROCm/HIPを介して、AMD GPU上でCUDAターゲットのWindowsアプリケーションを実行します。 ZLUDA + AMD HIP/ROCmを中心に構築された、再現可能なWindows CUDA互換セットアップです。 CUDA対応のコンピューティングアプリケーション、特にCUDA対応LibTorchを使用するワークロードを対象としています。 重要 現在、検証済みのハードウェアはAMD Radeon RX 9060 XT (gfx1200) のみです。他のAMD GPUは候補ですが、動作が保証されているわけではありません。別のカードをテストした場合は、動作するか失敗するかに関わらず、GPU互換性レポートを開いてください。 本日確認済み プライベート/リカバリされたDLLなしで、公開されているアップストリームパスがテストされました。 ZLUDA v6-preview.69 (公式ZLUDAリリースより) AMD HIP SDK 6.4 LibTorch 2.3.0 + cu118 RX 9060 XT / gfx1200 nvcuda, cuBLAS, cuBLASLt, cuSPARSE, cuFFTはすべてcuda_checkに合格しました。 実際の2,216,347パラメータのPPOネットワークでフォワード/推論が完了し、PPO学習とオプティマイザがCUDA対応デバイスで動作しました。 このリポジトリによって生成されたランタイムを使用して、65,536タイムステップのクリーンな検証イテレーションが完了しました。 この統合テストでは、当初このプロジェクトの動機となったのと同じCUDA対応LibTorchトレーニングワークロードが使用されました。詳細はdocs/VALIDATION.mdを参照してください。 これは、すべてのCUDAプログラムまたはAIモデルが動作することを意味するものではありません。CUDA API/ライブラリのカバレッジはワークロードに依存します。 仕組み CUDAターゲットのWindowsアプリケーション | ZLUDA | cuBLAS / cuSPARSE / cuFFT互換性 | rocBLAS / hipBLASLt / rocSPARSE / HIP | AMD GPU インストール 1. AMDの前提条件をインストールします。 最新のAMD GPUドライバと、HIPライブラリを含むWindows用AMD HIP SDKをインストールします。検証済みのリファレンスではHIP SDK 6.4を使用しています。新しいバージョンも動作する可能性がありますが、報告されるまで未検証として扱ってください。 AMD Windows HIP SDKガイド: https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-windows/en/docs-6.4.2/index.html 2. インストーラーをクローンして実行します。 ```bash 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は以下の処理を行います。 AMD GPUとネイティブのgfxXXXXターゲットを検出します。 AMDドライバ/HIP SDKおよび必要な数学ライブラリを検証します。 ピン留めされた公式ZLUDA Windowsビルドをダウンロードします。 LibTorch 2.3.0+cu118（約2.66 GB）をダウンロードします。 ダウンロードされたSHA-256ハッシュを検証します。 .runtime\runtime-config.jsonおよび.runtime\gpu-report.jsonを生成します。 インストールされたAMDスタックに対してZLUDAのcuda_check.exeを実行します。 LibTorchが不要な場合: ```powershell .\scripts\install.ps1 -SkipLibTorch ``` CUDAターゲットアプリケーションを実行する ```powershell .\scripts\run-zluda.ps1 -Program C:\path\to\app.exe ``` ランチャーは、必要なZLUDA互換DLLをターゲットアプリケーションの隣にステージングし、その実行のためにHIP/ROCmランタイムパスを設定します。 起動せずにステージングすることもできます: ```powershell .\scripts\stage-runtime.ps1 -TargetDir C:\path\to\your-app ``` マシンを診断する ```powershell .\scripts\doctor.ps1 .\scripts\gpu-scan.ps1 .\scripts\test-runtime.ps1 ``` GPUスキャナーは、モデル、gfxアーキテクチャ、ドライバ、HIP情報を記録します。意図的にユーザー名、トークン、またはユーザーファイルを収集することはありません。 検証済みマシンでの例: AMD Radeon RX 9060 XT -> gfx1200 -> RDNA4 -> validated-reference 現在のGPUステータス GPU | プロジェクトステータス --- Radeon RX 9060 XT gfx1200 | ✅ 検証済みリファレンス スキャナーは他のWindows HIPアーキテクチャファミリーを認識し、サポートを主張するのではなく、未検証の候補としてマークします。検出がワークロードの実行を証明するわけではありません。 AMDの現在のWindowsハードウェアテーブル: https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-windows/en/latest/reference/system-requirements.html 検証済みセットアップでのランタイムカバレッジ CUDA対応コンポーネント | 結果 --- CUDAドライバ / nvcuda | ✅ cuBLAS | ✅ (rocBLAS経由) cuBLASLt | ✅ (hipBLASLt経由) cuSPARSE | ✅ (rocSPARSE経由) cuFFT | ✅ cuDNN | ⚠️ (検証済みの安定版Windows HIP SDKでは利用不可) 安定版Windows HIP SDKには、MIOpenのような完全なROCm AIライブラリスクैकが含まれていないため、cuDNNを必要とする畳み込みが多いソフトウェアは、より新しい/ナイトリー版のHIPスタックまたは追加の作業が必要になる場合があります。Dense/GEMMが多いLibTorchトレーニングは、必ずしもcuDNNを必要としません。検証済みのPPOワークロードはcuDNNなしで完了しました。 パフォーマンス 2026-09-13に、同じRX 9060 XT PPOワークロードで10回のイテレーションを実行するA/Bテストを行いました。各トライアルの最初のイテレーションをウォームアップとして破棄した後、公開アップストリームパスは13,278 median overall SPSに達し、リカバリされたカスタムオーバーレイは12,876でした。このワークロードでは、カスタムオーバーレイは約3.03%遅かったため、アップストリームがデフォルトのままです。 過去のチューニング済み実行では、異なるトレーニング構成が使用され、約70k～109k overall steps/sに達しました。方法論と生データについては、docs/BENCHMARKS.mdを参照してください。 オプションの過去のカスタムオーバーレイ 元の開発環境では、カスタムcuBLAS/cuBLASLt/HIPオーバーレイも実験しました。これは、検証済みの公開パスには必要なく、上記の制御されたA/Bテストに基づくと、現在のリファレンスPPOワークロードではパフォーマンス上の利点はありません。 リカバリされたDLLは、manifests/recovered-artifacts.sha256のマニフェストにフィンガープリントとして残っています。元のカスタムラッパーソース/出所が不完全であり、リカバリされたHIPランタイムにはサードパーティのAMDバイナリが含まれているため、バイナリブロブとしては公開されていません。詳細はdocs/CUSTOM_OVERLAY.mdを参照してください。 バグを見つけたか、別のGPUをテストしましたか？ 問題を公開してください。失敗したテストも役立ちます。 ```powershell .\scripts\gpu-scan.ps1 -OutputPath .\gpu-report.json .\scripts\test-runtime.ps1 ``` その後、アプリケーション、結果、および最初の有用なエラー/出力を記載したGPU互換性レポートを開いてください。 リポジトリのレイアウト scripts/ : インストール、診断、スキャナー、ステージング、ランチャー manifests/ : ピン留めされたバージョン、ハッシュ、GPUアーキテクチャメタデータ docs/ : 検証、アーキテクチャ、ベンチマーク、トラブルシューティング、例 examples/integration/ : リファレンススニペット .runtime/ : 生成された依存関係とレポート。Gitによって無視されます。 local-artifacts/ : ローカルアーカイブファイル。Gitによって無視されます。 制限事項 このプロジェクトによって現在検証されているのは、RX 9060 XT / gfx1200のみです。 ZLUDAは完全なCUDA実装ではありません。 Windowsは、完全なROCmエコシステムの一部のみを公開します。 検証済みの安定版HIP SDKパスでは、cuDNN/MIOpenは利用できません。 NCCL、TensorRT、サポートされていないPTXの動作、および一部のカスタムCUDA拡張機能は失敗する可能性があります。 ZLUDA_CC=8.6は、AMD GPUアーキテクチャではなく、CUDA対応の互換性値です。 ライセンスとサードパーティソフトウェア プロジェクト所有のスクリプトとドキュメントはMITライセンスです。ZLUDA、AMD ROCm/HIP、NVIDIA CUDAコンポーネント、およびPyTorch/LibTorchは、それぞれのアップストリームライセンスを保持します。詳細はTHIRD_PARTY_NOTICES.mdを参照してください。