|
|
Dipaparkan pada 2025-2-21 17:31:57
|
|
|
|
Sekarang teknologi berubah setiap hari, dan pembaruan serta iterasi terlalu cepat! Saya tidak dapat memahami beberapa istilah dan istilah profesional, dan saya tidak tahu apa yang mereka lakukan. Baru-baru ini, saya membaca beberapa artikel ROCm dan HIP dan terlihat bingung.
Apa itu ROCm?
ROCm adalah platform perangkat lunak sumber terbuka yang dioptimalkan untuk mengekstrak kinerja beban kerja HPC dan AI dari akselerator AMD Instinct dan GPU AMD Radeon sambil mempertahankan kompatibilitas dengan kerangka kerja perangkat lunak industri. ROCm adalah tumpukan perangkat lunak yang terutama terdiri dari perangkat lunak sumber terbuka yang menyediakan alat untuk memprogram unit pemrosesan grafis (GPU) AMD, mulai dari inti tingkat rendah hingga aplikasi pengguna akhir tingkat lanjut. Secara khusus, ROCm menyediakan alat HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL, dan OpenMP, termasuk kompiler, pustaka tingkat tinggi, debugger, penganalisis, dan runtime.
ROCm awalnya hanya didukung pada sistem Linux, tetapi sekarang dukungan untuk sistem Windows telah ditambahkan.
Dokumentasi:Login hyperlink terlihat.
Setelah membaca kalimat ini, Anda mungkin masih belum tahu apa fungsinya, jadi mari kita bandingkan dengan CUDA NVIDIA, seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
Bukankah ini bisa dimengerti, CUDA menyebut GPU NVIDIA, dan ROCm menyebut GPU AMD.
Dukungan komponen di bawah sistem yang berbeda
Daftar Kompatibilitas:Login hyperlink terlihat.
ROCm sebenarnya berisi banyak library, tools, dan runtime, lihat dokumentasi atau repositori GitHub untuk detailnya. Alamat GitHub:Login hyperlink terlihat.
Daftar dukungan GPU di bawah sistem Windows:Login hyperlink terlihat.
Daftar dukungan GPU di bawah sistem Linux:Login hyperlink terlihat.
Apa itu HIP?
API Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) adalah API runtime C++ dan bahasa kernel yang memungkinkan pengembang membuat aplikasi portabel yang berjalan pada sistem heterogen menggunakan CPU dan GPU AMD atau GPU NVIDIA dalam satu kode sumber. HIP menyediakan bahasa marshalling sederhana untuk mengakses backend AMD ROCM atau backend NVIDIA CUDA untuk membangun dan menjalankan kernel aplikasi.
Seperti yang Anda lihat dari gambar, HIP menyatukan antarmuka, sehingga memudahkan pengembang untuk mengembangkan kode hanya sekali, dan HIP memanggil pustaka yang mendasari produk yang berbeda untuk memanggil perangkat keras yang berbeda. Keuntungannya adalah untuk menarik lebih banyak pengembang untuk bergabung, jika tidak, tidak mungkin untuk bersaing dengan ekosistem NVIDIA.
Dokumentasi:Login hyperlink terlihat.
Alamat GitHub:Login hyperlink terlihat.
Unduh AMD HIP SDK untuk Windows:Login hyperlink terlihat.
Perbandingan sederhana CUDA vs. ROCm
| sifat | CUDA | ROCm | | Pengembang | NVIDIA | AMD | | sumber terbuka | tidak | ada | | Model pemrograman | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Dukungan perangkat keras | NVIDIA GPU | AMD GPU | | ekosistem | Matang, mendukung berbagai pustaka dan kerangka kerja | Ini berkembang pesat untuk mendukung kerangka kerja AI arus utama | | biaya | Lebih tinggi, GPU NVIDIA lebih mahal | lebih rendah, GPU AMD lebih hemat biaya | | keleluasaan | Platform berpemilik yang lebih rendah | Platform open source yang lebih tinggi |
Bagaimana cara memilih?
Kasus yang direkomendasikan di mana ROCm dipilih:
Anggaran terbatas: GPU AMD lebih hemat biaya dan cocok untuk organisasi dengan anggaran terbatas.
Kustomisasi Diperlukan: Sifat sumber terbuka ROCm memungkinkan penyesuaian dan integrasi yang mendalam dengan infrastruktur yang ada.
Migrasi Terencana: Kompatibilitas ROCm dengan kode CUDA menyederhanakan proses migrasi dari perangkat keras NVIDIA.
Fokus Sumber Terbuka: Sifat sumber terbuka ROCm selaras dengan kebutuhan organisasi yang memprioritaskan transparansi dan fleksibilitas.
Disarankan untuk memilih CUDA:
Diprioritaskan Kinerja: GPU NVIDIA unggul dalam tugas-tugas intensif komputasi, membuatnya cocok untuk aplikasi penting kinerja.
Mengejar kemudahan penggunaan: Ekosistem CUDA yang matang dan penerapan yang mudah menjadikannya pilihan yang andal bagi pengembang.
Dukungan Tingkat Perusahaan: Dukungan dan pengoptimalan kerangka kerja CUDA yang ekstensif menjadikannya pilihan yang lebih disukai untuk aplikasi AI dan HPC tingkat perusahaan.
Sudah dengan NVIDIA Investment: Organisasi yang sudah sangat bergantung pada ekosistem NVIDIA mungkin lebih cocok untuk terus menggunakan CUDA.
Referensi:
Login hyperlink terlihat.
Login hyperlink terlihat.
Login hyperlink terlihat.
Login hyperlink terlihat.
Login hyperlink terlihat. |
Mantan:RMSE, MSE, MAE, SD pengantar singkatDepan:.NET/C# Layanan DNS Sumber Terbuka yang Dibangun oleh Server DNS Technitium
|
