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Nel mondo della programmazione, spesso ci si abitua all’idea che certe cose “funzionano solo così” e non si toccano. CUDA, la tecnologia di Nvidia per sfruttare la potenza delle GPU, è una di quelle. Per anni, chi voleva usarla non aveva molta scelta: serviva per forza una scheda Nvidia. Punto. Ma ora qualcosa si sta muovendo. Lentamente, ma con una determinazione tutta nuova. GPU senza barriere: il progetto che rende CUDA compatibile con AMD e Intel Zluda — nome curioso, che sembra uscito da un romanzo di fantascienza slavo — è un progetto open source che punta proprio a scardinare questo vincolo. In pratica, vuole fare da interprete tra le applicazioni scritte per CUDA e le GPU concorrenti, come quelle di AMD o Intel. Detto così sembra semplice, quasi ovvio. Ma è un lavoro complicatissimo, fatto di mille dettagli tecnici, incompatibilità nascoste, istruzioni che si comportano in modo diverso da una macchina all’altra. Eppure, qualcosa sta succedendo. Il progetto ha appena raddoppiato la sua “forza lavoro”: ora ci sono due sviluppatori che ci lavorano a tempo pieno, e questo piccolo ma importante cambiamento ha già dato frutti. Violet, la nuova arrivata (o arrivato, l’identità dietro lo pseudonimo resta misteriosa), ha portato una ventata di energia e idee, e i risultati si vedono: più compatibilità, più stabilità, meno errori. Uno degli obiettivi principali è rendere possibile l’esecuzione di binari CUDA senza bisogno di modificarli. Cosa significa? Che un programma pensato per una GPU Nvidia dovrebbe funzionare — allo stesso modo, con la stessa precisione — anche su una scheda AMD. E questo non è solo un sogno: alcune delle istruzioni più delicate, che prima venivano interpretate con una certa “tolleranza”, adesso funzionano in modo impeccabile, bit per bit, come sull’hardware originale. Zluda, insomma, non è più un esperimento. È un progetto che cammina, che cresce, che guarda lontano. E non si limita alle demo da laboratorio. Sta già mettendo alla prova le sue capacità con modelli linguistici — come GPT-2 — e punta a essere compatibile con framework AI sempre più complessi. Ma c’è anche spazio per un po’ di nostalgia: qualcuno ha riacceso la speranza di far tornare giocabili quei vecchi videogiochi con fisica PhysX, lasciati indietro da Nvidia. Forse è solo l’inizio, ma il fatto che se ne parli di nuovo, e che ci si lavori sopra con serietà, è già una piccola rivoluzione.

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Il ritorno di Nvidia in Cina: chip H200, CUDA e influenza tecnologica

Zluda cambia le regole: ora CUDA può girare anche senza Nvidia