AMD 确实在努力使其 GPU 能够支持 CUDA 技术，但并非通过直接支持 NVIDIA 的 CUDA 平台，而是借助第三方工具和自身的软件生态发展来实现类似的功能。

首先，有一家名为 Spectral Compute 的英国公司开发了一个名为 SCALE 的 GPGPU 编程工具包。这个工具包允许开发者在 AMD GPU 上原生编译并运行 CUDA 源代码，而无需依赖 NVIDIA 的程序集。SCALE 工具包经过七年开发，已经在多个应用程序中进行了测试，并且可以在 RDNA2 和 RDNA3 架构的 AMD GPU 上正常使用 CUDA。

此外，还有一个名为 ZLUDA 的项目，最初是为 Intel GPU 设计的，后来被移植到了 AMD 的 ROCm 平台上。ZLUDA 使得 NVIDIA 的 CUDA 应用程序能够在 AMD 硬件上运行，表现接近本地性能。

尽管这些进展让 AMD GPU 在某种程度上能够兼容 CUDA 应用，但这并不意味着 AMD 正式支持 CUDA。CUDA 是由 NVIDIA 开发和维护的一个专有技术栈，包括 API、驱动和开发工具等，NVIDIA 并没有开放 CUDA 给其他厂商使用。因此，AMD 主要还是依靠自己的 ROCm（Radeon Open Compute）平台来提供一个开放的计算环境给开发者。

AMD 还宣布计划将面向消费者的 RDNA 和面向数据中心的 CDNA 架构统一为一个新的微架构，称为 UDNA，以更有效地应对 NVIDIA 的 CUDA 生态系统。这表明 AMD 正在采取措施改进其硬件和软件生态系统的统一性，以便更好地与 CUDA 竞争。

综上所述，虽然 AMD 本身不会直接支持 CUDA，但通过第三方工具以及自身对开放计算平台的投资和发展，AMD 正在为用户提供一种能够在 AMD 硬件上运行 CUDA 应用的方法。