|
|
Opslået den 21-2025 kl. 17:31:57
|
|
|
|
Nu ændrer teknologien sig for hver dag, der går, og opdateringer og iterationer går alt for hurtigt! Jeg kan ikke forstå nogle professionelle termer og termer, og jeg ved ikke, hvad de gør. For nylig læste jeg nogle artikler om ROCm og HIP og så forvirret ud.
Hvad er ROCm?
ROCm er en open source softwareplatform, der er optimeret til at udtrække HPC- og AI-arbejdsbelastningsydelse fra AMD Instinct-acceleratorer og AMD Radeon GPU'er, samtidig med at den opretholder kompatibilitet med branchens softwareframeworks. ROCm er en softwarestak, der primært består af open source-software, som tilbyder værktøjer til programmering af AMD-grafikprocessorer (GPU'er), fra lavniveau-kerner til avancerede slutbrugerapplikationer. Specifikt leverer ROCm HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL og OpenMP-værktøjer, herunder compilere, højniveaubiblioteker, debuggere, analysatorer og runtimes.
ROCm blev oprindeligt kun understøttet på Linux-systemer, men nu er der tilføjet understøttelse af Windows-systemer.
Dokumentation:Hyperlink-login er synlig.
Efter at have læst denne sætning ved du måske stadig ikke, hvad den gør, så lad os sammenligne den med NVIDIAs CUDA, som vist i figuren nedenfor:
Er det ikke forståeligt, CUDA kalder NVIDIAs GPU, og ROCm kalder AMDs GPU.
Komponentunderstøttelse under forskellige systemer
Kompatibilitetsliste:Hyperlink-login er synlig.
ROCm indeholder faktisk mange biblioteker, værktøjer og runtimes, se dokumentationen eller GitHub-arkivet for detaljer. GitHub-adresse:Hyperlink-login er synlig.
GPU-supportliste under Windows-systemet:Hyperlink-login er synlig.
GPU-supportliste under Linux-systemet:Hyperlink-login er synlig.
Hvad er HIP?
Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) API'et er et C++ runtime API og kernesprog, der gør det muligt for udviklere at skabe bærbare applikationer, der kører på heterogene systemer ved brug af CPU'er og AMD GPU'er eller NVIDIA GPU'er i én kildekode. HIP tilbyder et simpelt marshalling-sprog til at få adgang til AMD ROCM-backend eller NVIDIA CUDA-backend for at bygge og køre applikationskerner.
Som du kan se på figuren, forener HIP grænsefladen, hvilket gør det nemt for udviklere kun at udvikle kode én gang, og HIP kalder de underliggende biblioteker fra forskellige produkter til at kalde forskellig hardware. Fordelen ved dette er at tiltrække flere udviklere til at slutte sig til, ellers er det umuligt at konkurrere med NVIDIA-økosystemet.
Dokumentation:Hyperlink-login er synlig.
GitHub-adresse:Hyperlink-login er synlig.
AMD HIP SDK download til Windows:Hyperlink-login er synlig.
En simpel sammenligning af CUDA vs. ROCm
| karakteristisk | CUDA | ROCm | | Udviklere | NVIDIA | AMD | | open source | ikke | være | | Programmeringsmodel | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Hardwareunderstøttelse | NVIDIA GPU | AMD GPU | | økosystem | Modne, der understøtter en bred vifte af biblioteker og frameworks | Det udvikler sig hurtigt til at understøtte mainstream AI-rammeværk | | koste | Højere er NVIDIA GPU'er dyrere | lavere er AMD GPU'er mere omkostningseffektive | | fleksibilitet | lavere, proprietær platform | Højere, open source platform |
Hvordan vælger man?
Anbefalede tilfælde, hvor ROCm vælges:
Begrænset budget: AMD GPU'er er mere omkostningseffektive og velegnede til organisationer med et stramt budget.
Tilpasning påkrævet: ROCm's open source-natur muliggør dyb tilpasning og integration med eksisterende infrastruktur.
Planlagt migrering: ROCm's kompatibilitet med CUDA-kode forenkler processen med at migrere fra NVIDIA-hardware.
Open Source Fokus: ROCm's open source-natur stemmer overens med behovene hos organisationer, der prioriterer gennemsigtighed og fleksibilitet.
Det anbefales at vælge CUDA:
Ydelsesprioritet: NVIDIA GPU'er udmærker sig i beregningsintensive opgaver, hvilket gør dem velegnede til ydelseskritiske applikationer.
Stræben efter brugervenlighed: CUDAs modne økosystem og nemme implementering gør det til et pålideligt valg for udviklere.
Enterprise-grade support: CUDAs omfattende framework-support og optimeringer gør det til et foretrukket valg til enterprise-niveau AI- og HPC-applikationer.
Allerede med NVIDIA Investment: Organisationer, der allerede er dybt afhængige af NVIDIA-økosystemet, kan være bedre rustet til fortsat at bruge CUDA.
Henvisning:
Hyperlink-login er synlig.
Hyperlink-login er synlig.
Hyperlink-login er synlig.
Hyperlink-login er synlig.
Hyperlink-login er synlig. |
Tidligere:RMSE, MSE, MAE, SD kort introduktionNæste:.NET/C# Open source DNS-tjeneste bygget af Technitium DNS Server
|
