项目背景与发展历程 - 开源项目ZLUDA旨在让非NVIDIA芯片运行CUDA程序，由前Intel开发者Andrzej Janik于2020年启动技术验证并实现可行性[4][5] - Intel曾接手ZLUDA作为内部试验项目，目标是为其GPU和oneAPI生态补充CUDA兼容性，但因触及NVIDIA商业生态链被终止[6][7][8][9] - 2022年AMD资助重启项目并支持其硬件，但2024年2月因NVIDIA发布CUDA 11.6禁止非NVIDIA平台逆向工程再次停摆[10][11][12] - 2024年10月项目获神秘机构资助恢复，重点转向机器学习框架支持（如llama.cpp、PyTorch），主线开发基于AMD GPU[13][15] 技术进展与当前状态 - 新增全职开发者Violet，一个月内推动大型语言模型（LLM）工作负载支持，通过llm.c测试项目实现44个CUDA API中16个的兼容性[17][20][23][25] - 首次尝试同时处理常规CUDA函数与cuBLAS等专用库，测试程序调用8,186次CUDA函数，为支持PyTorch等大型软件奠定基础[22][23] - 改进PTX指令集扫描测试，解决早期版本跳过指令修饰符的问题，提升非NVIDIA GPU运行CUDA程序的精确性（如cvt指令已完全精确）[26][27][28][30] - 日志系统升级后能跟踪更广泛的CUDA运行时行为（如cuBLAS与cuBLASLt的依赖关系），并修复ROCm/HIP 6.4版本ABI变更导致的动态编译错误[33][34][35][38] 社区贡献与未来目标 - 社区成员@Groowy启动32位PhysX支持工作，发现部分错误影响64位功能，修复已纳入官方路线图[19] - 团队计划2025年Q3完全恢复项目功能，目前专注于LLM支持、多GPU架构兼容及代码优化[15][16][18]