AMD GPUでCUDA実行 RX 9060 XTで実証

Speedstu氏が公開した「CUDA-for-AMD-Windows」は、Windows上のAMD製GPUでCUDA専用の処理を動作させるための設定集である。 Tom’s Hardware の Zak Killian の報道では、この試みが仮想化や二重起動を用いない手法である点が強調されている。 AMDはROCmの更新により、民生用GPU向けにPyTorchとHIPの開発キットをWindowsへ正式に対応させた。 対象はRadeon RX 7000シリーズとRX 9000シリーズである。 対応済みの枠組みではWindows上のAMD環境は実用域に達した。 一方で、特定の非公開応用や古い貯蔵庫、特殊なAI道具にはCUDA前提の実装が残る。 同設定集は、その隔たりを埋める接合部として位置付けられる。

running rigidly CUDA-exclusive workloads on AMD hardware in Windows is possible without virtualization or dual-booting

上記は原記事が示した要点である。 本記事は Tom’s Hardware に基づく（All Rights Reserved）。 日本国著作権法32条の公正な引用に依拠し、事実関係を整理する。

ROCm整備でも残るCUDAの壁

AMDのWindows対応は、公式の経路で学習や推論を動かす基盤を整えた。 PyTorchが民生用GPUで動く意味は大きい。 HIPの開発キットがWindowsで利用できる体制も整った。 それでも現場にはCUDA以外を受け付けない資産が残る。 特定企業の製品に依存した応用は移植が進まない。 古い貯蔵庫は保守が止まり、改修の見込みがない。 実験的なAI道具はNVIDIA製GPUの存在を前提に記述される。 こうした資産は、利用者の装置がAMD製であるだけで起動しない。 公式対応の拡大だけでは解消しない断層が残る。 同設定集は、その断層に対する実践的な回答である。

ZLUDAとHIPをつなぐ仕組み

同設定集は新しい実行環境ではない。 中核はZLUDAとAMDのHIPやROCm開発キットを結ぶ自動化である。 ZLUDAはCUDAの呼び出しを他方式へ置き換える翻訳層として知られる。 かつてAMDの資金提供を受けた経緯がある。 PowerShellによる一連の手続きが利用者のGPU構造を検出する。 固定された版であるZLUDAのv6-preview.69を取得する。 Windowsに存在するROCmの数学蔵書へ対応付ける。 理論上は利用者が複雑な構築作業を担わない。 再現可能な手順としてまとめられた点に特徴がある。 手作業の置き換えではなく、経路の自動接続を狙った設計だ。

RX 9060 XTで学習処理を実証

実証にはRadeon RX 9060 XTが用いられた。 現時点で公式に対応するGPUは同型のみである。 開発者はCUDAの駆動子APIを捕捉し、AMD側へ対応付けた。 対象となったのはcuBLASとcuSPARSE、cuFFTである。 いずれも数値計算で多用されるCUDA蔵書だ。 実証として220万変数のPPO強化学習網を学習させた。 変更を加えていないCUDA蔵書を用いた点が重要である。 処理は端から端までAMD製GPU上で完走した。 特定の学習処理が翻訳層経由で成立する事実を示した。 小規模ながら意義のある橋渡しである。

対応蔵書と現時点の制約事項

対応範囲は限定される。 駆動子APIに加え、cuBLASとcuSPARSE、cuFFTの接続が確認された。 行列演算や疎行列処理、高速 Fourier 変換を担う部分だ。 強化学習の実証はこれらの範囲で成立した。 一方でcuDNNはまだ動作しない。 深層学習では畳み込みや正規化でcuDNNへの依存が強い。 そのため大規模な画像認識や生成処理は対象外に残る。 対応GPUがRX 9060 XTに限られる点も制約である。 RX 7000とRX 9000の全体が対象ではない。 実用には対象蔵書と装置の確認が不可欠だ。

開発現場とWindows環境への影響

文書に含まれる benchmark 試験も注目される。 220万変数の強化学習負荷をRX 9060 XTで比較した。 公開上流経路は公式ZLUDAとHIP SDK 6.4の組合せである。 中央値で毎秒13278段階の処理量を記録した。 数値は特定条件での測定結果に留まる。 それでも翻訳層の損失が実用域にある事実を示す。 Windowsを日常の開発機とする技術者への影響は大きい。 WSL2のを通じて処理に伴う問題を避けられる。 二重起動の手間なくCUDA前提資産を試せる。 移植を待たずに検証へ進める経路が開かれた。 依存地獄の回避策として機能する可能性がある。

編集部の見解

短期的影響について述べる。今後3か月から6か月では、Windows上のAMD環境でCUDA前提の実験貯蔵庫を試す動きが増すと見る。HIPへの正式移植前の検証用途で翻訳層が使われると評価する。cuDNN非対応のため本番導入は限られると見る。開発機での試行と不具合報告が蓄積されると評価する。

長期的視点について述べる。1年から3年では、CUDA依存資産のAMD対応が二層化すると見る。公式移植と翻訳層利用が併存すると評価する。民生用GPUでの学習検証の裾野が広がると見る。特定企業の囲い込みは緩和方向へ向かうと言えそうだ。持続性は保守体制の確立にかかると評価する。

編集部からの問いを示す。翻訳層の利用は移植努力を代替するのかと問う必要がある。性能と正確性の検証を誰が担うのかが問われていると見る。対応GPUの拡大は進むのかと問う必要がある。利用条件や権利関係の整理が進むのかも論点と評価する。実測の共有が今後の判断材料になると見る。

参考

• 「 Solo dev enables running CUDA on AMD hardware in Windows, getting multiple CUDA libraries running on a gaming Radeon RX 9060 XT GPU in Windows — CUDA-exclusive workloads on AMD hardware in Windows possible without virtualization or dual-booting 」, by Zak Killian — Tom’s Hardware, 2026-09-14T14:23:12.000Z (ARR)
• 元記事URL: https://www.tomshardware.com/pc-components/gpu-drivers/solo-developer-wires-zluda-to-amds-hip-getting-multiple-cuda-libraries-running-on-a-radeon-rx-9060-xt-in-windows-cuda-exclusive-workloads-on-amd-hardware-in-windows-is-possible-without-virtualization-or-dual-booting