Zluda 6 发布（在非NVIDIA GPU上运行未经修改的CUDA应用）

# ZLUDA - ZLUDA 2026年Q1&Q2更新 来源：https://vosen.github.io/ZLUDA/blog/zluda-update-q1q2-2026/ ## ZLUDA 允许在非NVIDIA GPU上运行未修改的CUDA应用程序 ## ZLUDA 2026年Q1&Q2更新——回归初心2026-06-29 大家好，欢迎阅读最新的 ZLUDA 更新！由于跳过了上一次更新，这期特刊涵盖了自今年年初以来 ZLUDA 的所有开发进展。我们现在有两大新工作负载：PhysX（PhysX 预发布版 (https://vosen.github.io/ZLUDA/blog/zluda-update-q1q2-2026/#physx-pre-alpha)）和 Blender（纹理支持 (https://vosen.github.io/ZLUDA/blog/zluda-update-q1q2-2026/#textures-support)）。其中大部分与 Windows 支持的显著改进 (https://vosen.github.io/ZLUDA/blog/zluda-update-q1q2-2026/#much-improved-windows-support) 有所重叠。此外，还有一系列持续的小功能和对现有工作负载的改进（更好的机器学习支持 (https://vosen.github.io/ZLUDA/blog/zluda-update-q1q2-2026/#better-ml-support)）。这些最终促成了一个重要的新版本发布（版本 6 (https://vosen.github.io/ZLUDA/blog/zluda-update-q1q2-2026/#version-6)）。一些读者可能还对项目的全新方向 (https://vosen.github.io/ZLUDA/blog/zluda-update-q1q2-2026/#the-new-direction-of-the-project) 感兴趣。 ### 版本 6 我终于标记了一个新的主要版本。提醒一下，ZLUDA 遵循持续开发模式。一个主要版本并不代表添加了某个特定功能或引入了兼容性中断，而是表明取得了重大进展，值得再次尝试。版本 6 与最新的预览构建（6-preview.79）完全相同。 ### PhysX 预发布版 由于 PC 组件价格居高不下，我们都被迫重温经典游戏。ZLUDA 已经为你考虑到了。这个长期存在的 PR（#651 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/651)）尚未完全完成，但它增加了对 32 位 PhysX 的支持。这意味着，在某些依赖 PhysX 的老游戏中，你将能够通过 AMD GPU 获得更高的帧率。在一些游戏中，AMD GPU 用户也将首次享受到额外的视觉效果，如碎片和火焰。 各种 PhysX 示例在 AMD GPU 上运行： 更有趣的是，这是一张在 AMD GPU 上运行的《黑手党2》（2010 年原始版本）内置基准测试截图。所有设置均为最高，并且开启了 PhysX： ZLUDA 关闭 (https://vosen.github.io/ZLUDA/blog/zluda-update-q1q2-2026/zluda_off.jpg)**ZLUDA 关闭**（点击图片查看全屏） ZLUDA 开启 (https://vosen.github.io/ZLUDA/blog/zluda-update-q1q2-2026/zluda_on.jpg)**ZLUDA 开启**（点击图片查看全屏） 支持尚未完全：流体模拟可能存在问题，并且当前将 ZLUDA 加载到 Steam 游戏中的方法不佳。我只在我自己的 PC 上尝试过，它的 GPU 配置比较特殊。尽管如此，如果你习惯于编辑源代码并自行构建 ZLUDA，你可以试一试。对于其他人，我建议关注该 PR，等待它被合并并包含在预览构建中。请在 PR 或 Discord 上留下你的反馈。 PCGamingWiki 维护了一份 PhysX 游戏列表 (https://www.pcgamingwiki.com/wiki/List_of_games_that_support_Nvidia_PhysX)。请注意，该列表混合了 32 位 PhysX 和 64 位 GameWorks。这是两种完全不同的技术。 ### 纹理支持 ZLUDA 现在有了纹理支持（#625 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/625)）。虽然非常基础，只涵盖了几个用例，但足以支持 PhysX 和 Blender 所使用的功能。这也意味着 Blender 现在可以在 ZLUDA 上运行了。 ### Windows 支持显著改进 历史上，ZLUDA 对 Windows 的支持一直落后于对 Linux 的支持。最大的问题在于性能库（cuBLAS、cuDNN 等）。当你在 Linux 上安装 ROCm 时，你会一次性获得所有兼容版本的组件（除非你明确选择退出）：用户态驱动、性能库、监控库等。在 Windows 上，你只会获得与显卡驱动（Adrenalin）一起安装的运行时驱动。至于 ROCm 的其余部分，嗯，你得自己去找。你可以使用官方支持的过时 ROCm SDK，或者使用最新但有缺陷的每日构建。虽然 ZLUDA 不能帮你解决这个问题，但它现在更加用户友好，会明确告诉你是否缺少库并指示你如何安装它（#612 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/612)）。ZLUDA Windows 加载器（`zluda.exe`）也变得更加稳健，现在会自动处理性能库的加载（而不是要求用户传递正确的标志）。 ### 更好的机器学习支持 我们收到了一些来自 PyTorch 用户的 ZLUDA 跟踪信息，由此驱动了一系列 PR。新增指令在 #599 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/599)、#605 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/605)、#607 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/607)、#609 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/609)、#642 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/642)、#644 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/644)、#629 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/629)。编译器问题修复在 #583 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/583)、#588 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/588)、#585 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/585)、#596 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/596)、#610 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/610)、#601 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/601)、#603 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/603)。性能库的改进在 #587 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/587)、#615 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/615)、#619 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/619)、#620 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/620)、#621 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/621)、#624 (https://github.com/vosen/ZLUDA/pull/624)。我无法分析收到的每一个跟踪信息，但我会尽力查看尽可能多的内容。 ### 项目的新方向 一些新添加的功能可能会让那些密切关注 ZLUDA 开发的人感到惊讶。其中大部分之前明确不在 ZLUDA 的路线图中。计划发生了变化。ZLUDA 的开发不再获得商业资助，所以它又变回了我的周末项目。这意味着优先级不再是商业上合理的，而是我自己觉得最有趣的内容。这就是突然添加纹理、PhysX 和更好 Windows 支持的原因。 这也意味着 Violet 成为了我们的第一位荣誉开发者（Developer Emeritus）。 这一切大约发生在三个月前，从那时起 ZLUDA 就成了我有趣的业余项目。我仍然觉得它很有趣，开发也在继续。然而，我无法在上面花费太多时间，所以未来我可能会减少更新频率，不再每个季度都发。不过，我希望你仍然会喜欢新版本的 ZLUDA，即使发布频率降低了。