NVIDIA CUDA很有名,但是从一开始,这项技术就一直是N卡所独有的。

尽管有一些工具允许在OpenCL环境中使用CUDA,但即使是高级工具(如HIPCL)仍然是半自动化的工具,需要开发人员进行手动干预。

好消息是,一个叫做ZLUDA的新工具诞生了。

简而言之,具有Intel核心图形(第六代Core Skylake及更高版本)的系统仍可以使用CUDA加速。

尽管据说效率和本地化几乎相同,但似乎只能在Geekbench上很好地使用它。

基于Linux的官方测试表明,打开CUDA后,UHD630核心显示器(Corei7-8700K)可以运行到6333。

尽管分数低于本地OpenCL 6482,但CUDA加速仍然发挥了很大的作用,效果高达52%。

遗憾的是,一些媒体试图从GitHub页面下载ZLUDA,并在TigerLake笔记本上运行。

Geekbench5报告了一个错误...