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Publicado el 2025-2-21 17:31:57
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Ahora la tecnología cambia cada día que pasa, ¡y las actualizaciones e iteraciones son demasiado rápidas! No entiendo algunos términos profesionales, y no sé para qué sirven. Recientemente, leí algunos artículos sobre ROCm y HIP y me quedé confundido.
¿Qué es el ROCm?
ROCm es una plataforma de software de código abierto optimizada para extraer el rendimiento de cargas de trabajo HPC e IA de aceleradores AMD Instinct y GPUs AMD Radeon, manteniendo la compatibilidad con frameworks de software industriales. ROCm es una pila de software compuesta principalmente por software de código abierto que proporciona herramientas para programar unidades de procesamiento gráfico (GPUs) de AMD, desde núcleos de bajo nivel hasta aplicaciones avanzadas para usuarios finales. Específicamente, ROCm proporciona herramientas HIP (Interfaz Portable de Computación Heterogénea), OpenCL y OpenMP, incluyendo compiladores, bibliotecas de alto nivel, depuradores, analizadores y tiempos de ejecución.
ROCm originalmente solo se soportaba en sistemas Linux, pero ahora se ha añadido soporte para sistemas Windows.
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Después de leer esta frase, puede que aún no sepas para qué sirve, así que vamos a compararlo con el CUDA de NVIDIA, como se muestra en la figura de abajo:
¿No es comprensible? CUDA llama a la GPU de NVIDIA y ROCm llama a la GPU de AMD.
Soporte de componentes bajo diferentes sistemas
Lista de compatibilidad:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
ROCm en realidad contiene muchas librerías, herramientas y entornos de ejecución; consulta la documentación o el repositorio de GitHub para más detalles. Dirección de GitHub:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Lista de soporte para GPU bajo el sistema Windows:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Lista de soporte para GPU bajo sistema Linux:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
¿Qué es el HIP?
La API de la Interfaz de Portabilidad de Computación Heterogénea (HIP) es una API en tiempo de ejecución C++ y un lenguaje de núcleo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones portátiles que se ejecutan en sistemas heterogéneos utilizando CPUs y GPUs AMD o GPUs NVIDIA en un único código fuente. HIP proporciona un lenguaje de marshalling sencillo para acceder al backend AMD ROCM o al backend NVIDIA CUDA para construir y ejecutar kernels de aplicaciones.
Como puedes ver en la figura, HIP unifica la interfaz, facilitando que los desarrolladores desarrollen código solo una vez, y HIP llama a las bibliotecas subyacentes de diferentes productos para llamar a distintos hardware. La ventaja de esto es atraer a más desarrolladores, de lo contrario es imposible competir con el ecosistema NVIDIA.
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DESCARGA DE SDK DE AMD HIP para Windows:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Una comparación sencilla entre CUDA y ROCm
| característica | CUDA | ROCm | | Desarrolladores | NVIDIA | AMD | | código abierto | no | ser | | Modelo de programación | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Soporte de hardware | NVIDIA GPU | AMD GPU | | ecosistema | Maduro, que soporta una amplia gama de bibliotecas y frameworks | Está evolucionando rápidamente para soportar frameworks de IA convencionales | | costar | Más alto, las GPUs NVIDIA son más caras | más bajas, las GPUs AMD son más rentables | | flexibilidad | Plataforma inferior y propietaria | Plataforma superior de código abierto |
¿Cómo elegir?
Casos recomendados en los que se selecciona el ROCm:
Presupuesto limitado: Las GPUs AMD son más rentables y adecuadas para organizaciones con presupuestos ajustados.
Personalización requerida: La naturaleza de código abierto de ROCm permite una personalización profunda e integración con la infraestructura existente.
Migración planificada: La compatibilidad de ROCm con el código CUDA simplifica el proceso de migración desde hardware NVIDIA.
Enfoque en el código abierto: La naturaleza de código abierto de ROCm se alinea con las necesidades de las organizaciones que priorizan la transparencia y la flexibilidad.
Se recomienda elegir CUDA:
Prioridad del rendimiento: Las GPUs NVIDIA destacan en tareas intensivas en computación, lo que las hace adecuadas para aplicaciones críticas en rendimiento.
Búsqueda de la facilidad de uso: El ecosistema maduro de CUDA y su fácil despliegue lo convierten en una opción fiable para los desarrolladores.
Soporte de nivel empresarial: El amplio soporte y optimizaciones de frameworks de CUDA lo convierten en una opción preferida para aplicaciones de IA y HPC a nivel empresarial.
Ya con NVIDIA Investment: Las organizaciones que ya dependen profundamente del ecosistema NVIDIA podrían estar mejor preparadas para seguir usando CUDA.
Referencia:
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