随着人工智能和高性能计算的飞速发展，图形处理单元在科学计算、深度学习等多个领域中的重要性日益凸显。NVIDIA的CUDA平台凭借强大的并行计算能力和广泛的生态系统成为行业标准，但其局限性也逐渐显现，主要体现在仅支持自家GPU产品，限制了硬件多样化和跨厂商协同发展。正是在这一背景下，开源项目ZLUDA持续发力，致力于打破这一壁垒，将CUDA带入非NVIDIA GPU平台，推动计算生态更为开放与多样化。2025年，ZLUDA在这一领域取得了诸多重大进展，标志着跨厂商CUDA实现的可行性和潜力进一步提升。 ZLUDA最初诞生于五年前，最开始致力于为Intel GPU实现兼容的CUDA运行时环境，随后项目获得AMD的资金支持，试图将CUDA引入Radeon GPU生态，并构建于ROCm开源计算平台之上。虽然中间经历过开源和关闭的波折，但团队始终坚持多厂商CUDA支持的愿景。
到了2025年，ZLUDA逐渐重启并推进新方向，目标明确聚焦于AI工作负载等高性能计算场景中，确保在非NVIDIA GPU上实现兼容且高效的CUDA运行。 今年第二季度的更新发布显示，ZLUDA项目成员数量翻倍，从单人维护扩展到两名全职开发者。这不仅反映社区和相关企业对项目的关注度提升，同时也表明开发力度加大，促使项目能更快速解决跨平台CUDA实现过程中遇到的复杂技术挑战。增加的人力资源为处理平台间ABI（应用二进制接口）兼容性问题、实现多GPU架构下完全一致的计算结果提供了坚实保障。 在技术层面，应对ROCm平台频繁发生的ABI变化成为ZLUDA必须攻克的关键难题。ABI的不稳定不仅影响软件兼容性，也直接关系到计算的正确性和性能表现。
ZLUDA团队通过持续更新接口适配代码，保障在不牺牲计算精度的基础上，与不同版本ROCm驱动实现无缝衔接。此外，ZLUDA还着重于bit-accurate（位精确）执行，确保无论在何种GPU上，计算结果都保持与NVIDIA原生CUDA平台完全相同，这是专业级别高性能计算必须满足的核心要求。 项目在功能完善方面同样取得不少进展，尤其是对NVIDIA物理引擎PhysX的支持正逐步实现中。PhysX作为游戏和模拟领域广泛使用的物理计算中间件，其兼容性提升意味着ZLUDA不仅适合AI训练，也能扩展应用至图形物理模拟等更多领域，为未来跨平台游戏开发和仿真应用奠定基础。 自动化构建流程同样得到加强，ZLUDA团队引入了基于GitHub的自动构建系统，这提升了项目代码质量和发布效率，有助于社区成员和开发者更便捷地获取最新版本，促进协同开发和快速反馈。这种现代化的开发管理机制极大地增强了项目的可维护性和持续发展潜力。
2025年中期，ZLUDA开始涉足大规模语言模型（LLM）的训练支持，逐步实现对llm.c库的适配。LLM作为当下最热门的人工智能研究方向，其训练过程对计算性能和兼容性要求极高。ZLUDA在原始C/CUDA环境中提供llm.c的支持，意味着未来开发者能够利用非NVIDIA硬件进行大语言模型的训练与推理，这不仅优化了硬件利用率，也降低了AI研发对单一厂商生态的依赖。 这一系列创新改变着高性能计算领域对硬件的传统认知。过去，CUDA生态高度依赖NVIDIA硬件，导致研究团队和企业在硬件选择时受到限制，亦制约了计算硬件多样性发展。ZLUDA的多厂商CUDA实现突破有助于释放GPU生态的多样性潜力，使得Intel、AMD等厂商的GPU也能有效承载CUDA工作负载，推动计算环境开放与共享创新。
随着ZLUDA项目的发展，它对于人工智能和计算科学的影响不断扩大。在当今AI驱动的时代背景下，快速训练和推理需求激增，硬件兼容性的提升能够显著降低研发成本，提高资源利用率，促进算法创新加速。尤其是在中国等人工智能发展迅猛的地区，各类计算资源的广泛支持和互操作性成为提升技术竞争力的重要因素。ZLUDA的前沿进展无疑为相关产业链带来积极助力。 虽取得诸多进展，ZLUDA仍面临挑战。多GPU厂商架构差异大，驱动稳定性和性能调优都需要深入研究。
完美匹配NVIDIA CUDA的庞大生态系统和API复杂性亦是一大考验。团队需要持续投入技术力量，保证跨设备计算的一致性和高效性，为开发者提供成熟且易用的解决方案。此外，开源社区的活跃支持和企业合作伙伴的战术协同也对项目长期成功至关重要。 回顾ZLUDA的历程，其从一个IBM社区起步的实验性项目发展成为多产业关注的跨平台解决方案，彰显出开源创新的力量。这不仅反映了计算生态演变的趋势，也印证了技术跨界融合带来的广阔前景。未来，随着AI应用的不断多样化和复杂化，像ZLUDA这样致力于平台开放的项目必将成为驱动底层硬件兼容性和软件生态进步的重要推动者。
总的来看，2025年ZLUDA项目的进展为非NVIDIA GPU引入CUDA计算功能释放了巨大潜能。项目通过解决ABI兼容、bit-accurate计算、自动构建、物理引擎支持以及大语言模型适配等关键技术难题，为多样化GPU生态系统注入新的活力。未来随着更多支持厂商加入及应用场景拓展，ZLUDA有望成为多厂商GPU通用CUDA方案的领航者，助力全球计算硬件生态迈向更加开放、高效和智能的新时代。对于开发者、研究者以及硬件制造商而言，紧跟ZLUDA动态并积极参与其发展，不仅能够抢占技术先机，也为AI和高性能计算领域的创新打开更多可能性。
