|
|
Közzétéve: 2025-2-21 17:31:57
|
|
|
|
Most a technológia napról napra változik, és a frissítések, iterációk túl gyorsak! Nem értek néhány szakmai kifejezést és kifejezést, és nem tudom, mit csinálnak. Nemrég olvastam néhány cikket a ROCm és a HIP címmel, és zavartnak tűntem.
Mi az a ROCm?
A ROCm egy nyílt forráskódú szoftverplatform, amely optimalizált arra, hogy HPC és AI munkaterhelés teljesítményét nyerje ki AMD Instinct gyorsítókból és AMD Radeon GPU-kból, miközben megőrzi az ipari szoftverkeretrendszerekkel való kompatibilitást. A ROCm egy szoftverstack, amely elsősorban nyílt forráskódú szoftverekből áll, és eszközöket biztosít az AMD grafikus feldolgozó egységek (GPU-k) programozásához, az alacsony szintű magoktól a fejlett végfelhasználói alkalmazásokig. Konkrétan a ROCm HIP (Heterogén Computing Portable Interface), OpenCL és OpenMP eszközöket kínál, beleértve a fordítókat, magas szintű könyvtárakat, hibakeresőket, analizátorokat és futásidőket.
A ROCm eredetileg csak Linux rendszereken volt támogatva, de most már a Windows rendszerek támogatása is bekerült.
Dokumentáció:A hiperlink bejelentkezés látható.
A mondat elolvasása után még mindig nem tudod, mit csinál, ezért hasonlítsuk össze az NVIDIA CUDA-jával, ahogy az alábbi ábrán látható:
Nem érthető, hogy a CUDA az NVIDIA GPU-ját hívja, a ROCm pedig az AMD GPU-ját.
Komponenstámogatás különböző rendszerek alatt
Kompatibilitási lista:A hiperlink bejelentkezés látható.
A ROCm valójában sok könyvtárat, eszközt és futtatóidőt tartalmaz, részletekért lásd a dokumentációt vagy a GitHub tárolót. GitHub cím:A hiperlink bejelentkezés látható.
GPU támogatási lista a Windows rendszer alatt:A hiperlink bejelentkezés látható.
A GPU támogatási listája a Linux rendszer alatt:A hiperlink bejelentkezés látható.
Mi az a HIP?
A Heterogén Compute Portability Interface (HIP) API egy C++ futási idejű API és kernel nyelv, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy hordozható alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek heterogén rendszereken futnak, CPU-kkal, AMD GPU-kkal vagy NVIDIA GPU-kkal egyetlen forráskódban. A HIP egyszerű rendszerező nyelvet biztosít az AMD ROCM háttérrendszeréhez vagy az NVIDIA CUDA háttérrendszerhez az alkalmazásmagok építéséhez és futtatásához.
Ahogy az ábrán látható, a HIP egységesíti az interfészt, így a fejlesztők számára kényelmes a kód fejlesztése csak egyszer, és a HIP különböző termékek mögöttes könyvtárait hívja meg, hogy különböző hardvereket hívjanak. Ennek előnye, hogy több fejlesztőt vonz a csatlakozásra, különben lehetetlen versenyezni az NVIDIA ökoszisztémájával.
Dokumentáció:A hiperlink bejelentkezés látható.
GitHub cím:A hiperlink bejelentkezés látható.
AMD HIP SDK letöltés Windowsra:A hiperlink bejelentkezés látható.
Egy egyszerű összehasonlítás a CUDA és a ROCm között
| jellemző | CUDA | ROCm | | Fejlesztők | NVIDIA | AMD | | Nyílt forráskódú | nem | van | | Programozási modell | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Harver támogatás | NVIDIA GPU | AMD GPU | | ökoszisztéma | Érett, széles körű könyvtárakat és keretrendszereket támogat | Gyorsan fejlődik, hogy támogassa a mainstream AI keretrendszereket | | költség | Magasabb ndrágák az NVIDIA GPU-k drágábbak | alacsonyabb, az AMD GPU-k költséghatékonyabbak | | hajlékonyság | Alacsonyabb, saját platformot | Magasabb, nyílt forráskódú platform |
Hogyan válasszunk?
Ajánlott esetek, amikor a ROCm kerül kiválasztásra:
Korlátozott költségvetés: Az AMD GPU-k költséghatékonyabbak és szűkös költségvetésű szervezetek számára is alkalmasak.
Testreszabás szükséges: A ROCm nyílt forráskódú jellege mély testreszabást és meglévő infrastruktúrával való integrációt tesz lehetővé.
Tervezett migráció: A ROCm CUDA kóddal való kompatibilitása leegyszerűsíti az NVIDIA hardverről való migráció folyamatát.
Nyílt forráskódú fókusz: A ROCm nyílt forráskódú jellege összhangban van azoknak a szervezeteknek az igényeivel, amelyek az átláthatóságot és rugalmasságot helyezik előtérbe.
Ajánlott a CUDA-t választani:
Teljesítmény-prioritás: Az NVIDIA GPU-k kiválóak a számításigényes feladatokban, így alkalmasak teljesítménykritikus alkalmazásokhoz.
A könnyű használat keresése: A CUDA érett ökoszisztémája és könnyű telepítése megbízhatóvá teszi a fejlesztők számára.
Vállalati szintű támogatás: A CUDA kiterjedt keretrendszer támogatása és optimalizálása miatt előnyös választás a vállalati szintű AI és HPC alkalmazások számára.
Már az NVIDIA Investment-kel: Azok a szervezetek, amelyek már eleve mélyen függnek az NVIDIA ökoszisztémától, talán jobban alkalmasak lehetnek a CUDA használatára.
Utalás:
A hiperlink bejelentkezés látható.
A hiperlink bejelentkezés látható.
A hiperlink bejelentkezés látható.
A hiperlink bejelentkezés látható.
A hiperlink bejelentkezés látható. |
Előző:RMSE, MSE, MAE, SD rövid bevezetésKövetkező:.NET/C# Nyílt forráskódú DNS szolgáltatás, amelyet a Technitium DNS Server épített
|
