對於遊戲玩家來說，英偉達和AMD的顯卡在實際使用上並沒有太多的區別，這裡的區別指的是英偉達能玩的遊戲AMD不能玩。畢竟遊戲驅動兩邊都已經十分地成熟，對於3A大作也可以在第一時間進行支持，不過在專業應用領域兩者的表現卻是天翻地覆。很多專業應用僅為英偉達的CUDA進行優化，而AMD的GPU卻不能很好地運行，由此導致專業用戶不得不購買英偉達的GPU從事高性能計算工作，不過AMD之前也意識到了這種窘境，與第三方開發者共同推出了ZLUDA項目，從而讓AMD的GPU也可以在英偉達CUDA應用上運行，目前這個項目已經宣布正式開源。
AMD的ZLUDA項目經過開發者Andrzej Janik的維護，推進的速度也是十分地理想，藉助這個項目可以讓AMD的GPU在眾多僅為CUDA優化的應用上得以順利地運行，不過近年來AMD卻將重心投入到ROCm 6.0的研發之中，也就是打造屬於自家的專業應用生態系統，而停止了對於ZLUDA項目的資助，致使ZLUDA項目受到了資金的限制。而開發者不得不將ZLUDA項目進行開源，來讓更多開發團隊從事ZLUDA的維護與開發。
隨著ZLUDA項目的開源，普通用戶也可以嘗試ZLUDA項目，有媒體進行了測試，發現ZLUDA項目還是相當給力的，可以讓AMD在為英偉達CUDA優化的應用上運行，甚至對於部分兩邊都支持的應用來說，通過CUDA兼容的性能甚至比原生ROCm更加出色。比如在blender 4.0中，在CUDA兼容模式下的性能表現要比ROCm提升10-20%，這讓AMD十分地尷尬，同時也證明了英偉達的CUDA還是相當地成熟，並且生態打造也十分地完善。
目前還不知道有多少AMD的GPU能夠藉助ZLUDA項目實現CUDA應用的兼容，而對於從事AI訓練的企業來說，如果ZLUDA項目能夠在AMD的計算卡上得以運行，那麼毫無疑問是一個天大的好消息，畢竟現在Tesla H100已經處於嚴重供不應求，藉助MI300等AMD計算卡來從事AI訓練也未嘗不可。
