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Veröffentlicht am 21.2.2025, 17:31:57
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Jetzt verändert sich die Technologie mit jedem Tag, und Updates und Iterationen gehen viel zu schnell! Ich verstehe manche professionelle Begriffe und Begriffe nicht, und ich weiß nicht, was sie machen. Kürzlich habe ich einige Artikel über ROCm und HIP gelesen und wirkte verwirrt.
Was ist ROCm?
ROCm ist eine Open-Source-Softwareplattform, die darauf optimiert ist, HPC- und KI-Workload-Leistung aus AMD Instinct-Beschleunigern und AMD Radeon-GPUs zu extrahieren, während sie gleichzeitig die Kompatibilität mit Industrie-Software-Frameworks aufrechterhält. ROCm ist ein Software-Stack, der hauptsächlich aus Open-Source-Software besteht und Werkzeuge zur Programmierung von AMD-Grafikprozessoren (GPUs) bereitstellt, von Low-Level-Kernen bis hin zu fortgeschrittenen Endanwendungen. Konkret stellt ROCm HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL und OpenMP-Tools bereit, darunter Compiler, hochrangige Bibliotheken, Debugger, Analysatoren und Laufzeitumgebungen.
ROCm wurde ursprünglich nur auf Linux-Systemen unterstützt, aber inzwischen wurde Unterstützung für Windows-Systeme hinzugefügt.
Dokumentation:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
Nachdem Sie diesen Satz gelesen haben, wissen Sie vielleicht immer noch nicht, was es bewirkt, also vergleichen wir es mit NVIDIAs CUDA, wie in der Abbildung unten gezeigt:
Ist das nicht verständlich? CUDA nennt NVIDIAs GPU und ROCm AMDs GPU.
Komponentenunterstützung unter verschiedenen Systemen
Kompatibilitätsliste:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
ROCm enthält tatsächlich viele Bibliotheken, Tools und Laufzeiten, siehe die Dokumentation oder das GitHub-Repository für Details. GitHub-Adresse:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
GPU-Supportliste unter dem Windows-System:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
GPU-Unterstützungsliste unter dem Linux-System:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
Was ist HIP?
Die Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) API ist eine C++-Laufzeit-API und Kernelsprache, die es Entwicklern ermöglicht, portable Anwendungen zu erstellen, die auf heterogenen Systemen mit CPUs, AMD-GPUs oder NVIDIA-GPUs in einem einzigen Quellcode laufen. HIP bietet eine einfache Marshalling-Sprache, um auf das AMD ROCM-Backend oder das NVIDIA CUDA-Backend zuzugreifen, um Anwendungskernel zu erstellen und auszuführen.
Wie man in der Abbildung sehen kann, vereinigt HIP die Schnittstelle, sodass es für Entwickler bequem ist, Code nur einmal zu entwickeln, und HIP ruft die zugrundeliegenden Bibliotheken verschiedener Produkte auf, um unterschiedliche Hardware anzurufen. Der Vorteil davon ist, mehr Entwickler anzuziehen, andernfalls ist es unmöglich, mit dem NVIDIA-Ökosystem zu konkurrieren.
Dokumentation:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
GitHub-Adresse:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
AMD HIP SDK Download für Windows:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
Ein einfacher Vergleich von CUDA vs. ROCm
| charakteristisch | CUDA | ROCm | | Entwickler | NVIDIA | AMD | | quelloffen | nicht | sein | | Programmiermodell | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Hardware-Unterstützung | NVIDIA GPU | AMD-GPU | | Ökosystem | Mature, unterstützt eine breite Palette von Bibliotheken und Frameworks | Es entwickelt sich rasant weiter, um gängige KI-Frameworks zu unterstützen | | kosten | Höher sind NVIDIA-GPUs teurer | niedriger sind AMD-GPUs kostengünstiger | | Flexibilität | Niedrigere, proprietäre Plattform | Höhere, Open-Source-Plattform |
Wie wählt man aus?
Empfohlene Fälle, in denen ROCm ausgewählt wird:
Begrenztes Budget: AMD-GPUs sind kostengünstiger und geeignet für Unternehmen mit knappem Budget.
Erforderliche Anpassung: Die Open-Source-Natur von ROCm ermöglicht eine tiefgehende Anpassung und Integration mit bestehender Infrastruktur.
Geplante Migration: Die Kompatibilität von ROCm mit CUDA-Code vereinfacht den Migrationsprozess von NVIDIA-Hardware.
Open-Source-Fokus: Die Open-Source-Natur von ROCm entspricht den Bedürfnissen von Organisationen, die Transparenz und Flexibilität priorisieren.
Es wird empfohlen, CUDA zu wählen:
Leistungspriorisiert: NVIDIA GPUs sind in rechenintensiven Aufgaben besonders gut geeignet und daher für leistungskritische Anwendungen geeignet.
Streben nach Benutzerfreundlichkeit: Das ausgereifte Ökosystem und die einfache Implementierung von CUDA machen es zu einer zuverlässigen Wahl für Entwickler.
Enterprise-Unterstützung: Die umfangreiche Framework-Unterstützung und Optimierungen von CUDA machen es zur bevorzugten Wahl für KI- und HPC-Anwendungen auf Unternehmensebene.
Bereits bei NVIDIA Investment: Organisationen, die bereits stark vom NVIDIA-Ökosystem abhängig sind, könnten besser geeignet sein, CUDA weiterhin zu nutzen.
Referenz:
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