editoy

AMD GPU에서 CUDA 애플리케이션 실행을 위한 ZLUDA 기반 Windows 호환성 스택 구축

AMDZLUDACUDAGPUAI가속

9/13/2026

토킹 포인트

  • AMD GPU에서 CUDA-LibTorch 워크로드를 포함한 CUDA 애플리케이션 실행을 가능하게 하는 ZLUDA + ROCm/HIP 기반 Windows 호환성 스택 구축 완료
  • 현재 AMD Radeon RX 9060 XT(gfx1200)에 대해 안정적인 작동이 검증되었으며, 다른 AMD GPU도 호환성 테스트 대상임을 명시
  • AMD HIP SDK 및 ROCm 런타임을 활용하며, GPU 드라이버 및 HIP SDK 설치 후 스크립트를 통해 ZLUDA와 LibTorch를 포함한 환경 자동 설정 제공
  • 안정화된 Windows용 HIP SDK에서 cuDNN 및 MIOpen과 같은 일부 ROCm AI 라이브러리 스택의 지원이 제한됨

시황 포커스

  • AI 워크로드 시장에서 NVIDIA CUDA의 독점적 지위에 대한 불만이 표출되며, HIP, SYCL, OpenCL과 같은 개방형 표준 채택의 필요성이 강하게 제기됨.
  • AMD가 CUDA를 지원하는 것이 NVIDIA의 소프트웨어 독점을 해소하는 데 상업적으로 유리할 것이라는 인식이 존재함.
  • 개방형 표준의 개발자 경험(dev UX)이 좋지 않아 실질적인 사용자층 확보에 어려움이 있다는 지적이 있음.
  • 하드웨어 가속기의 구조적 차이로 인해 이식성이 높으면서도 고성능을 내는 커널 개발이 어렵다는 의견이 지배적임.
  • ZLUDA 프로젝트와 같이 CUDA 코드를 HIP 등으로 번역하는 시도가 NVIDIA의 독점 기술 장벽(moat)을 약화시킬 가능성을 시사함.
  • NVIDIA의 경쟁 우위는 프로그래밍 언어에 머무르지 않고, GPU 디버깅 및 프로파일링을 포함한 통합된 전체 스택에 있다는 전문가의 주장이 제시됨.
  • 구형 AMD GPU(RDNA1, RDNA2)는 AI 가속에 필수적인 매트릭스 곱셈(WMMA), BF16, INT8 지원 부족으로 인해 성능적 한계가 분명하게 지적됨.
  • AI 가속을 위한 GPU 수요 증가가 RAM, 저장 장치, 그래픽 카드 등 PC 부품 가격 상승을 유발하여 PC 게이밍 시장에 부정적인 영향을 미친다는 우려가 있음.
  • MLX, MPS, ROCm 등 현재 분산된 GPU 컴퓨팅 생태계가 NVIDIA에 대한 실질적인 위협이 되지 못하며, 하드웨어 아키텍처 협력 컨소시엄의 필요성이 제기됨.
  • Hugging Face의 NVIDIA 인수 소식이 장기적으로 개방형 AI 생태계에 대한 우려를 증폭시키고 있음.
  • 현재 ZLUDA의 상업적 제품 적용 신뢰도에 대한 회의적인 시각이 존재하나, 오픈소스 프로젝트로서 지속적인 개선 가능성을 인정함.

트렌드 키워드

  • CUDA (쿠다, Compute Unified Device Architecture):

    NVIDIA가 개발한 GPU 기반 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델. 딥러닝, 과학 계산 등 고성능 컴퓨팅 분야에서 폭넓게 사용되며, NVIDIA GPU의 강력한 경쟁 우위로 작용하는 핵심 기술

    1 / 6
    “NVIDIA의 소프트웨어 독점을 깨는 데 AMD의 CUDA 지원이 상업적으로 유리할 것이라는 의견이 있음.”
  • ZLUDA :

    NVIDIA CUDA API 호출을 AMD HIP API로 변환하여 AMD GPU에서 CUDA 코드를 실행할 수 있도록 하는 호환성 레이어. 초기에는 Intel Level Zero를 목표로 했으나, 현재는 AMD HIP을 목표로 개발 중

    “ZLUDA는 이미 CUDA/PTX를 HIP으로 번역하는 작업을 수행함.”
  • ROCm :

    AMD의 오픈소스 GPU 컴퓨팅 플랫폼. 주로 HPC(고성능 컴퓨팅) 및 AI 워크로드를 목표로 하며, NVIDIA의 CUDA에 대한 개방형 대안으로 포지셔닝됨

    1 / 3
    “안정화된 Windows HIP SDK는 MIOpen과 같은 완전한 ROCm AI 라이브러리 스택을 제공하지 않음.”
  • HIP :

    AMD의 이기종 컴퓨팅 인터페이스. CUDA 코드를 HIP로 변환하여 AMD GPU에서 실행할 수 있게 하며, CUDA와 유사한 문법을 제공하여 개발자들의 전환 부담을 줄이는 것이 목표

    “AMD HIP SDK 6.4가 검증된 참조 환경에서 사용되었음.”
  • LibTorch :

    PyTorch의 C++ 프런트엔드 라이브러리. 주로 모델 추론 및 배포에 사용되며, CUDA를 지원하여 GPU 가속 컴퓨팅을 활용할 수 있음

    “CUDA를 사용하는 LibTorch 워크로드를 포함한 컴퓨팅 애플리케이션을 위해 개발되었음.”
  • AI Moat :

    특정 기업이 AI 시장에서 경쟁 우위를 유지하게 하는 핵심적인 진입 장벽. NVIDIA의 경우 CUDA 플랫폼과 통합된 하드웨어-소프트웨어 스택이 강력한 AI Moat로 인식됨

    “AI가 NVIDIA의 진입 장벽(moat)을 허물 것이라는 의견이 있음.AI Moat”
  • Open Standard :

    특정 기업의 독점 기술이 아닌, 공개적으로 접근하고 사용할 수 있는 기술 표준. HIP, SYCL, OpenCL 등이 GPU 컴퓨팅 분야의 개방형 표준으로 언급됨

    “HIP, SYCL, OpenCL과 같은 개방형 표준에 집중해야 한다는 의견이 있음.Open Standard”