Nvidia CUDA平台已投放市场近15年。这是对C编程语言的扩展，是为在GPU上进行非图形计算而设计的软件包。

同时，CUDA一直是Nvidia卡所独有的，因为即使该公司GPU中的计算核心也被称为CUDA核心。之前已经存在用于将CUDA应用程序移植到广泛可用的编程语言的工具，但是即使是半自动化的工具也需要开发人员的积极干预。

ZLUDA工具(最近已可用)可以使您无需任何更改即可在Intel GPU上运行CUDA应用程序。除非您需要记住，否则支持不早于Skylake一代的处理器。

根据开发人员的保证，ZLUDA应该提供几乎本机性能的水平，但是可能性是有限的。特别是，当前仅运行Geekbench。在此基准测试中，开发人员在Core i7-8700K上获得6333分，而在OpenCL上获得6482分。也就是说，性能下降确实很小。

此外，如果您更详细地了解，您会发现ZLUDA在许多子测试中提供了显着更高的性能。

当然，现在这只是一个空白，但是后来ZLUDA可以成为对开发人员非常有趣的工具。尤其要考虑今年发布功能强大的分立式Intel显卡的情况。