|
|
Публикувано на 21.02.2025 17:31:57
|
|
|
|
Сега технологиите се променят с всеки изминал ден, а актуализациите и итерациите са твърде бързи! Не разбирам някои професионални термини и не знам какво точно правят. Наскоро прочетох някои статии за ROCm и HIP и изглеждах объркан.
Какво е ROCm?
ROCm е софтуерна платформа с отворен код, оптимизирана да извлича производителността на HPC и AI натоварване от ускорители на AMD Instinct и AMD Radeon GPU, като същевременно поддържа съвместимост с индустриални софтуерни рамки. ROCm е софтуерен стек, състоящ се основно от софтуер с отворен код, който предоставя инструменти за програмиране на графични процесори (GPU) на AMD – от ниско ниво ядра до напреднали крайни потребителски приложения. По-конкретно, ROCm предоставя HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL и OpenMP инструменти, включително компилатори, висококачествени библиотеки, дебъгъри, анализатори и runtimes.
ROCm първоначално се поддържаше само на Linux системи, но сега е добавена поддръжка и за Windows системи.
Документация:Входът към хиперлинк е видим.
След като прочетете това изречение, може все още да не знаете какво прави, затова нека го сравним с CUDA на NVIDIA, както е показано на фигурата по-долу:
Не е ли разбираемо това – CUDA нарича видеокартата на NVIDIA, а ROCm – видеокартата на AMD?
Поддръжка на компоненти при различни системи
Списък за съвместимост:Входът към хиперлинк е видим.
ROCm всъщност съдържа много библиотеки, инструменти и времена за изпълнение, вижте документацията или GitHub хранилището за подробности. GitHub адрес:Входът към хиперлинк е видим.
Списък с поддръжка на GPU под Windows системата:Входът към хиперлинк е видим.
Списък с поддръжка на GPU в Linux системата:Входът към хиперлинк е видим.
Какво е HIP?
Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) API е C++ изпълнителен API и език за ядро, който позволява на разработчиците да създават преносими приложения, работещи на хетерогенни системи, използващи процесори и AMD GPU или NVIDIA GPU в един изходен код. HIP предоставя прост език за маршалинг за достъп до AMD ROCM бекенд или NVIDIA CUDA бекенд с цел изграждане и изпълнение на ядрата на приложенията.
Както се вижда от фигурата, HIP обединява интерфейса, което прави удобно за разработчиците да разработват код само веднъж, а HIP извиква основните библиотеки на различни продукти, за да извикат различен хардуер. Предимството на това е да привлече повече разработчици, в противен случай е невъзможно да се конкурира екосистемата на NVIDIA.
Документация:Входът към хиперлинк е видим.
GitHub адрес:Входът към хиперлинк е видим.
Изтегляне на AMD HIP SDK за Windows:Входът към хиперлинк е видим.
Просто сравнение между CUDA и ROCm
| характерен | CUDA | ROCm | | Разработчиците | NVIDIA | AMD | | Отворен код | не | съм | | Модел на програмиране | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Хардуерна поддръжка | NVIDIA GPU | AMD GPU | | екосистема | Mature, поддържащ широк спектър от библиотеки и рамки | Той бързо се развива, за да поддържа основните AI рамки | | струвам | По-високо, NVIDIA GPU-тата са по-скъпи | По-ниските, AMD GPU са по-икономични | | гъвкавост | по-долна, собствена платформа | По-висока, отворена платформа |
Как да избера?
Препоръчани случаи, в които се избира ROCm:
Ограничен бюджет: AMD GPU-тата са по-икономични и подходящи за организации с ограничен бюджет.
Необходима персонализация: Отвореният код на ROCm позволява дълбока персонализация и интеграция с съществуващата инфраструктура.
Планирана миграция: Съвместимостта на ROCm с CUDA кода опростява процеса на миграция от хардуера на NVIDIA.
Фокус върху отворения код: Отвореният код на ROCm съответства на нуждите на организациите, които поставят прозрачността и гъвкавостта на първо място.
Препоръчва се да изберете CUDA:
Приоритет на производителността: NVIDIA GPU-тата се отличават в изчислително интензивни задачи, което ги прави подходящи за критични за производителността приложения.
Стремеж към лесна употреба: Зрелата екосистема на CUDA и лесното внедряване я правят надежден избор за разработчиците.
Корпоративна поддръжка: Обширната поддръжка и оптимизации на рамката на CUDA я правят предпочитан избор за корпоративни AI и HPC приложения.
Вече с NVIDIA Investment: Организации, които вече са дълбоко зависими от екосистемата на NVIDIA, може да са по-подходящи да продължат да използват CUDA.
Препратка:
Входът към хиперлинк е видим.
Входът към хиперлинк е видим.
Входът към хиперлинк е видим.
Входът към хиперлинк е видим.
Входът към хиперлинк е видим. |
Предишен:RMSE, MSE, MAE, SD Кратко въведениеСледващ:.NET/C# Отворена DNS услуга, създадена от Technitium DNS Server
|
