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Pubblicato il 2025-2-21 17:31:57
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Ora la tecnologia cambia giorno dopo giorno, e aggiornamenti e iterazioni sono troppo veloci! Non riesco a capire alcuni termini e termini professionali, e non so cosa facciano. Recentemente ho letto alcuni articoli su ROCm e HIP e sono rimasto confuso.
Cos'è il ROCm?
ROCm è una piattaforma software open-source ottimizzata per estrarre le prestazioni di carichi di lavoro HPC e AI da acceleratori AMD Instinct e GPU AMD Radeon, mantenendo al contempo la compatibilità con i framework software del settore. ROCm è uno stack software composto principalmente da software open-source che fornisce strumenti per programmare unità di elaborazione grafica AMD (GPU), dai core di basso livello alle applicazioni avanzate per utenti finali. In particolare, ROCm fornisce strumenti HIP (Ethergeneous Computing Portable Interface), OpenCL e OpenMP, inclusi compilatori, librerie di alto livello, debugger, analizzatori e runtime.
ROCm era originariamente supportato solo su sistemi Linux, ma ora è stato aggiunto il supporto per i sistemi Windows.
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Dopo aver letto questa frase, potresti ancora non sapere cosa fa, quindi confrontiamolo con il CUDA di NVIDIA, come mostrato nella figura qui sotto:
Non è comprensibile? CUDA chiama la GPU NVIDIA e ROCm chiama la GPU di AMD?
Supporto dei componenti sotto diversi sistemi
Elenco di compatibilità:Il login del link ipertestuale è visibile.
ROCm contiene in realtà molte librerie, strumenti e runtime, consulta la documentazione o il repository GitHub per i dettagli. Indirizzo GitHub:Il login del link ipertestuale è visibile.
Elenco di supporto GPU sotto sistema Windows:Il login del link ipertestuale è visibile.
Elenco di supporto GPU su sistema Linux:Il login del link ipertestuale è visibile.
Cos'è l'HIP?
L'API Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) è un'API e un linguaggio kernel in runtime C++ che consente agli sviluppatori di creare applicazioni portatili che girano su sistemi eterogenei utilizzando CPU e GPU AMD o GPU NVIDIA in un unico codice sorgente. HIP fornisce un semplice linguaggio di marshalling per accedere al backend AMD ROCM o al backend NVIDIA CUDA per costruire ed eseguire kernel applicative.
Come si può vedere dalla figura, HIP unifica l'interfaccia, rendendo comodo per gli sviluppatori sviluppare codice una sola volta, e HIP chiama le librerie sottostanti di diversi prodotti per chiamare hardware diverso. Il vantaggio è attirare più sviluppatori a unirsi, altrimenti sarebbe impossibile competere con l'ecosistema NVIDIA.
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Indirizzo GitHub:Il login del link ipertestuale è visibile.
Scarica AMD HIP SDK per Windows:Il login del link ipertestuale è visibile.
Un semplice confronto tra CUDA e ROCm
| caratteristico | CUDA | ROCm | | Gli sviluppatori | NVIDIA | AMD | | open source | non | essere | | Modello di programmazione | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Supporto hardware | NVIDIA GPU | AMD GPU | | ecosistema | Mature, supporta una vasta gamma di librerie e framework | Si sta rapidamente evolvendo per supportare i framework di IA mainstream | | costo | Più alti, le GPU NVIDIA sono più costose | più basse, le GPU AMD sono più convenienti | | flessibilità | piattaforma inferiore e proprietaria | Piattaforma open source superiore |
Come scegliere?
Casi raccomandati in cui viene selezionato il ROCm:
Budget limitato: Le GPU AMD sono più convenienti e adatte a organizzazioni con budget limitati.
Personalizzazione Necessaria: La natura open-source di ROCm consente una personalizzazione profonda e un'integrazione con l'infrastruttura esistente.
Migrazione programmata: la compatibilità di ROCm con il codice CUDA semplifica il processo di migrazione dall'hardware NVIDIA.
Focus Open-Source: La natura open-source di ROCm è in linea con le esigenze delle organizzazioni che danno priorità alla trasparenza e alla flessibilità.
Si consiglia di scegliere CUDA:
Priorità delle prestazioni: Le GPU NVIDIA eccellono in compiti ad alto consumo di calcolo, rendendole adatte ad applicazioni critiche per le prestazioni.
Ricerca della facilità d'uso: l'ecosistema maturo di CUDA e la sua facile implementazione lo rendono una scelta affidabile per gli sviluppatori.
Supporto di livello enterprise: L'ampio supporto e le ottimizzazioni dei framework di CUDA lo rendono una scelta preferita per applicazioni di IA e HPC a livello enterprise.
Già con NVIDIA Investment: le organizzazioni che dipendono profondamente dall'ecosistema NVIDIA potrebbero essere più adatte a continuare a usare CUDA.
Riferimento:
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