O projeto open source ZLUDA acaba de ganhar um recurso que mexe com o coração dos gamers que usam AMD: suporte a NVIDIA PhysX 32-bit. Em testes com Mafia II, uma Radeon RX 9070 XT saltou de 26,2 FPS para 80,2 FPS com o PhysX ativado — um ganho de mais de 3x. O projeto, que funciona como uma camada de compatibilidade para rodar aplicações CUDA em GPUs que não são NVIDIA, está licenciado sob Apache 2.0 / MIT é já acumula mais de 14 mil estrelas no GitHub.
O que é o ZLUDA
ZLUDA é uma camada de compatibilidade (drop-in replacement) criada pelo desenvolvedor Andrzej Janik (Vosen) que permite executar aplicações CUDA sem modificações em GPUs que não são NVIDIA. Diferente da ferramenta oficial da AMD, o HIPIFY, que exige que desenvolvedores portêm o código manualmente, o ZLUDA faz a tradução em tempo real — você pega seu binário CUDA é roda direto em hardware AMD.
O projeto é escrito em Rust (95% do código) é está disponível sob licença dupla Apache 2.0 / MIT. No GitHub, são mais de 14 mil estrelas é cerca de 910 forks. A versão mais recente é a v6-preview.76, lancada em 31 de maio de 2026.
Para efeito de comparação, o ZLUDA ocupa um espaço único no mercado de GPU: enquanto a NVIDIA domina o ecossistema CUDA com mais de 80% do mercado de aceleração de IA, e a AMD oferece o ROCm como alternativa, o ZLUDA funciona como uma ponte — sem exigir que ninguem reescreva código.
Tecnologia é compatibilidade
O ZLUDA intercepta chamadas da API CUDA é as redireciona para a plataforma ROCm da AMD. Isso significa que aplicações CUDA rodam sem recompilação. A abordagem é fundamentalmente diferente do HIPIFY, que exige portabilidade manual do código fonte.
A versão 6 trouxe melhorias significativas no suporte a Windows, com um carregador ZLUDA mais confiável que lida com bibliotecas de performance automaticamente, sem exigir flags manuais. Também foram adicionadas instruções matrix multiply-accumulate (MMA) com suporte fallback para arquiteturas RDNA1 é RDNA2, integração com MIOpen, compatibilidade expandida com cuBLAS é correções para PyTorch, llama.cpp, vLLM é KataGo.
PhysX 32-bit: o grande destaque
A novidade que está chamando atenção é o suporte pre-alpha a PhysX 32-bit. A NVIDIA removeu o suporte a PhysX 32-bit em suas GPUs da serie RTX 50 (Blackwell) no lançamento, e depois restaurou parcialmente via driver em dezembro de 2025. Com o ZLUDA v6, GPUs AMD conseguem rodar esses efeitos melhor que as proprias GPUs NVIDIA atuais em alguns títulos legados.
O exemplo mais impressionante vem do benchmark de Mafia II (2010), rodando em um sistema com Ryzen 9 9950X3D é Radeon RX 9070 XT em resolução 2560×1440:
- ZLUDA OFF (PhysX na CPU): 26,2 FPS (classificação D)
- ZLUDA ON (PhysX acelerado por GPU): 80,2 FPS (classificação A)
- Ganho: 3,06x
O suporte ainda é pre-alpha é têm limitações: simulações de fluidos podem apresentar glitches, e o carregamento do ZLUDA em jogos Steam ainda é problematico. O próprio desenvolvedor admite que o teste foi feito em apenas uma configuração de hardware, então a compatibilidade mais ampla ainda não foi comprovada.
recursos já existentes
O ZLUDA v6 não é só sobre PhysX. A versão traz um conjunto solido de funcionalidades que vao além dos games:
- Suporte a texturas CUDA: implementação basica mas completa o suficiente para PhysX é Blender
- Suporte a Blender: usuários de AMD agora podem testar renderização CUDA no Blender via ZLUDA
- Windows ML: compatibilidade melhorada com aplicações de machine learning no Windows
- ROCm 7: compatibilidade com a versão mais recente da plataforma AMD
- Instrucoes MMA: matrix multiply-accumulate com fallback para RDNA1 é RDNA2
- Correcoes de compatibilidade: PyTorch, llama.cpp, vLLM é KataGo
O que está por vir
O ZLUDA perdeu o financiamento comercial — pela terceira vez. O desenvolvedor Andrzej Janik anunciou que o projeto voltou a ser um “weekend project” (projeto de fim de semana). Nas palavras dele: “a prioridade não é mais o que faz sentido comercial, mas o que eu acho mais divertido.”
Isso explica a adicao repentina de PhysX, texturas é melhor suporte a Windows — áreas que antes estavam explicitamente fora do roadmap. O desenvolvimento continua, mas updates serao menos frequentes. O código fonte permanece aberto sob licença MIT, então a comunidade pode contribuir.
Principais dúvidas sobre o ZLUDA
O que exatamente o ZLUDA faz?
É uma camada de compatibilidade que traduz chamadas CUDA da NVIDIA para instruções que GPUs AMD entendem, permitindo rodar aplicações CUDA sem modificar o código.
Funciona com qualquer jogo PhysX?
Não. O suporte é pre-alpha é foi testado em apenas uma configuração de hardware. Jogos que usam PhysX 32-bit têm chance de funcionar, mas simulações de fluidos podem apresentar glitches.
Precisa de uma GPU NVIDIA adicional?
Não. Essa era a solução antiga — ter uma segunda GPU NVIDIA só para processar PhysX. Com o ZLUDA, a propria GPU AMD faz o trabalho.
É melhor que o HIPIFY da AMD?
São abordagens diferentes. O HIPIFY exige que o desenvolvedor porte o código fonte manualmente. O ZLUDA funciona como uma camada de tradução em tempo real, sem necessidade de recompilação.
Roda em Linux é Windows?
Sim. A versão 6 melhorou significativamente o suporte a Windows, com um carregador mais confiável.
O projeto vai morrer sem financiamento?
O desenvolvedor disse que continua como hobby. Updates serao menos frequentes, mas o código é open source é a comunidade pode contribuir.
É legal? A NVIDIA não processa?
O ZLUDA é uma camada de compatibilidade, não contêm código proprietário da NVIDIA. Funciona de forma similar ao Wine (que roda aplicações Windows no Linux). A questão legal já foi levantada antes, mas o projeto continua ativo.
O ZLUDA v6 chega em um momento em que a NVIDIA está removendo suporte a tecnologias legadas em suas GPUs mais recentes, enquanto a AMD ganha cada vez mais espaço no mercado de GPU como um todo. Para quem têm uma placa AMD é quer revisitar classicos como Mafia II, Mirror’s Edge ou a serie Batman Arkham com efeitos PhysX de verdade, o ZLUDA pode ser exatamente o que faltava.
Fontes: ZLUDA — Site oficial, ZLUDA — GitHub, VideoCardz, HotHardware, Tom’s Hardware, WCCFTech
