Win10d 小编 9 月 15 日最新消息，AMD RX 9060 XT 在 Windows 跑通部分 CUDA 库，靠 ZLUDA+ROCm 翻译层实现，可完成小型 AI 模型训练。

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　　注：CUDA 是英伟达的通用 GPU 加速计算平台，提供编译器、运行时、调试器、性能分析工具，以及可直接调用的 GPU 加速库。

　　由于 CUDA 是深度绑定英伟达 GPU 的开发平台、加速库、工具链和开发者生态，因此在业界被认为是英伟达的“护城河”。

　　开发者 Speedstu 发布的 CUDA-for-AMD-Windows 开源项目，是一套可复现的 PowerShell 自动化配置，结合 ZLUDA 的翻译层与 AMD 原生 HIP / ROCm，在 Windows 上为 RTX-等 CUDA 依赖的软件提供“翻译入口”。

　　该配置脚本会识别 GPU 架构，并下载固定的 ZLUDA v6-preview.69。随后，工具尝试将 CUDA 调用映射到 Windows 已安装的 ROCm 数学库。

　　在兼容范围上，开发者已拦截 CUDA 驱动程序 API，cuBLAS、cuSPARSE 和 cuFFT 也可映射至 AMD 对应组件。因此，部分只面向 NVIDIA CUDA 的应用，可在 Windows 的 AMD 显卡上尝试运行。

　　在概念验证项目中，该开发者在未修改的 CUDA 库下，使用 AMD 的 Radeon RX 9060 XT 进行端到端的 220 万参数 PPO 强化学习网络训练。

　　同时，项目文档给出了 Radeon RX 9060 XT 的 A/B 测试。官方上游路径使用官方 ZLUDA 与 AMD HIP SDK 6.4。

　　其整体中位吞吐为 13278.46 SPS，平均吞吐为 13172.49 SPS。回收自定义覆盖路径的整体中位吞吐为 12875.80 SPS，平均吞吐为 12649.83 SPS。

　　SPS 是每秒步数（steps per second）。表中“恢复的自定义路径”（加入旧版定制 ZLUDA 组件的配置）相较“公开上游路径”（标准、可公开获得的配置），吞吐量均较低，而推理和 PPO 学习耗时更长。

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