프로젝트의 README에 적힌 뉴질랜드식 유머가 인상적이었음
LLVM 의존 없이 자체 인스트럭션 인코딩을 구현한다는 점이 신선함
이런 프로젝트를 시작하려면 엄청난 저수준 지식이 필요함을 보여줌
AMD 진영에서 CUDA 미지원이 NVIDIA 독점의 핑계가 되곤 하는데, 이런 시도가 시장 균형에 도움이 될 것 같음
원문에서 말한 건 LLM이 아니라 LLVM임을 지적함
이 프로젝트에도 분명 AI 관련 기여가 포함되어 있다고 생각함. 하지만 잘만 쓰면 AI는 훌륭한 도구가 될 수 있음
Hacker News 의견들
프로젝트의 README에 적힌 뉴질랜드식 유머가 인상적이었음
LLVM 의존 없이 자체 인스트럭션 인코딩을 구현한다는 점이 신선함
이런 프로젝트를 시작하려면 엄청난 저수준 지식이 필요함을 보여줌
AMD 진영에서 CUDA 미지원이 NVIDIA 독점의 핑계가 되곤 하는데, 이런 시도가 시장 균형에 도움이 될 것 같음
첫 번째 외부 이슈가 geohot이 올린 것이라 놀라웠음 (이슈 링크)
이런 인물들이 힘을 합쳐 NVIDIA의 GPU 시장 독점을 깨는 걸 보고 싶음
AI 추론 워크로드를 NVIDIA GPU에서 돌리는 건 비용 부담이 큼
이런 프로젝트는 스타트업들이 감당 가능한 대안을 만드는 데 중요함
conv2d나 attention 같은 연산에서의 성능이 궁금함
“# It’s C99. It builds with gcc. There are no dependencies.”
make 한 줄로 끝나는 단순함이 정말 아름다움
게시물 제목의 대문자 표기를 보고, 회사 GPU 팜 이름이 “barracuda”인 이유를 이제야 깨달았음. 꽤 웃겼음
만약 열정적인 개발자들이 AMD가 못한 걸 해낸다면, 웃기면서도 슬픈 일일 것 같음
CUDA를 지원하면 오히려 NVIDIA 생태계를 강화하는 꼴이 되기 때문임
CUDA 대체를 원한다면 ZLUDA가 더 실용적일 수 있음
하지만 커지면 결국 대기업에 인수되어 사라지는 게 아쉬움
Linus와 git의 사례처럼, 의지와 지식만 있으면 벽을 깰 수 있음
예를 들어 FSR4를 구형 카드에서 공식 지원하지 않는 것도 그런 사례임
구형 AMD 아키텍처(GFX1010 등)까지 지원할 수 있을지 궁금함
ISA 문서를 읽으며 바이너리 인코딩을 조정 중임
다만 이 영역은 LLM이 잘 못하는 분야라, 직접 이해하고 수정해야 함
CUDA가 C++을 지원하는데, Clang/LLVM 없이 순수 C로 가는 게 제한적이지 않을까 궁금했음
요즘 오픈소스에 AI가 만든 PR이 넘쳐나는데, 이 프로젝트는 그런 의존을 피한 점이 인상적임
AMD가 이런 프로젝트를 공식 후원해야 한다고 생각함
세상은 NVIDIA의 독점에서 벗어날 필요가 있음
“OpenCL은 이제 끝난 건가?”라는 의문이 들었음
잘 모르겠지만, 그래도 이 프로젝트는 인상적임
예전엔 Apple도 지원했지만 지금은 아닌 듯함
마치 Unix와 Windows의 관계처럼, 기술적으로는 좋았지만 시장은 한쪽으로 쏠렸음