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Publié le 2025-2-21 17:31:57
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Aujourd’hui, la technologie évolue chaque jour, et les mises à jour et itérations sont trop rapides ! Je ne comprends pas certains termes professionnels, et je ne sais pas à quoi ils servent. Récemment, j’ai lu des articles sur ROCm et HIP et j’ai eu l’air perdu.
Qu’est-ce que le ROCm ?
ROCm est une plateforme logicielle open source optimisée pour extraire les performances des charges de travail HPC et IA à partir des accélérateurs AMD Instinct et des GPU AMD Radeon tout en maintenant la compatibilité avec les frameworks logiciels industriels. ROCm est une pile logicielle composée principalement de logiciels open source qui fournit des outils pour programmer des unités de traitement graphique (GPU) AMD, allant des cœurs bas niveau aux applications utilisateur avancées. Plus précisément, ROCm fournit des outils HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL et OpenMP, incluant des compilateurs, des bibliothèques de haut niveau, des débogueurs, des analyseurs et des environnements d’exécution.
ROCm était initialement uniquement pris en charge sur les systèmes Linux, mais la prise en charge des systèmes Windows a désormais été ajoutée.
Documentation:La connexion hyperlientérée est visible.
Après avoir lu cette phrase, vous ne savez peut-être toujours pas à quoi il sert, alors comparons-le avec le CUDA de NVIDIA, comme montré dans la figure ci-dessous :
N’est-ce pas compréhensible, CUDA appelle le GPU NVIDIA, et ROCm appelle le GPU AMD ?
Support des composants sous différents systèmes
Liste de compatibilité :La connexion hyperlientérée est visible.
ROCm contient en réalité de nombreuses bibliothèques, outils et environnements d’exécution, voir la documentation ou le dépôt GitHub pour plus de détails. Adresse GitHub :La connexion hyperlientérée est visible.
Liste de support GPU sous le système Windows :La connexion hyperlientérée est visible.
Liste de support GPU sous système Linux :La connexion hyperlientérée est visible.
Qu’est-ce que la HIP ?
L’API Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) est une API à l’exécution C++ et un langage noyau qui permet aux développeurs de créer des applications portables fonctionnant sur des systèmes hétérogènes en utilisant des processeurs et des GPU AMD ou NVIDIA dans un seul code source. HIP fournit un langage de marshalling simple pour accéder au backend AMD ROCM ou au backend NVIDIA CUDA afin de construire et exécuter des noyaux d’applications.
Comme vous pouvez le voir sur la figure, HIP unifie l’interface, rendant pratique pour les développeurs de développer du code une seule fois, et HIP appelle les bibliothèques sous-jacentes de différents produits pour appeler différents matériels. L’avantage est d’attirer davantage de développeurs, sinon il est impossible de rivaliser avec l’écosystème NVIDIA.
Documentation:La connexion hyperlientérée est visible.
Adresse GitHub :La connexion hyperlientérée est visible.
TÉLÉCHARGEMENT D’AMD HIP SDK pour Windows :La connexion hyperlientérée est visible.
Une simple comparaison entre CUDA et ROCm
| caractéristique | CUDA | ROCm | | Développeurs | NVIDIA | AMD | | libre | non | être | | Modèle de programmation | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Support matériel | NVIDIA GPU | AMD GPU | | écosystème | Mature, prenant en charge un large éventail de bibliothèques et de frameworks | Il évolue rapidement pour prendre en charge les frameworks d’IA grand public | | coût | Plus les GPU NVIDIA sont plus chers | Plus basse, les GPU AMD sont plus rentables | | flexibilité | Plateforme inférieure et propriétaire | Plateforme open source supérieure |
Comment choisir ?
Cas recommandés où la MCO est sélectionnée :
Budget limité : Les GPU AMD sont plus économiques et adaptés aux organisations avec un budget serré.
Personnalisation requise : La nature open source de ROCm permet une personnalisation profonde et une intégration avec l’infrastructure existante.
Migration prévue : La compatibilité de ROCm avec le code CUDA simplifie le processus de migration depuis le matériel NVIDIA.
Focus open source : La nature open source de ROCm correspond aux besoins des organisations qui privilégient la transparence et la flexibilité.
Il est recommandé de choisir CUDA :
Priorité performance : Les GPU NVIDIA excellent dans les tâches gourmandes en calcul, ce qui les rend adaptés aux applications critiques en performance.
Recherche de facilité d’utilisation : l’écosystème mature de CUDA et sa facilité de déploiement en font un choix fiable pour les développeurs.
Support de niveau entreprise : Le support étendu des frameworks et les optimisations de CUDA en font un choix privilégié pour les applications d’IA et HPC de niveau entreprise.
Déjà avec NVIDIA Investment : les organisations déjà fortement dépendantes de l’écosystème NVIDIA pourraient être mieux placées pour continuer à utiliser CUDA.
Référence:
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