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AMD:はい! ROCmとHIP SDKが簡単に紹介されます

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2025年2月21日 17:31:57に投稿 | | | |
今や技術は日々変化しており、アップデートや改良が速すぎます! 専門用語や専門用語が理解できず、何をするのかもわかりません。 最近、ROCmとHIPに関する記事を読んで混乱しました。

ROCmとは何ですか?

ROCmは、AMD InstinctアクセラレータやAMD Radeon GPUからHPCおよびAIワークロードのパフォーマンスを引き出すことを最適化しつつ、業界のソフトウェアフレームワークとの互換性を維持することを最適化したオープンソースソフトウェアプラットフォームです。 ROCmは主にオープンソースソフトウェアで構成されるソフトウェアスタックで、低レベルコアから高度なエンドユーザーアプリケーションまで、AMDグラフィックス処理ユニット(GPU)のプログラミングツールを提供します。 具体的には、ROCmはHIP(異種コンピューティングポータブルインターフェース)、OpenCL、OpenMPの各ツールを提供し、コンパイラ、高水準ライブラリ、デバッガ、アナライザー、ランタイムなどが含まれます。

ROCmは当初Linuxシステムのみでサポートされていましたが、現在はWindowsシステムのサポートが追加されました。



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この文を読んでも、まだ何をするのか分からないかもしれませんが、下の図のようにNVIDIAのCUDAと比較してみましょう。



これは理解できますよね?CUDAはNVIDIAのGPUを呼び、ROCmはAMDのGPUを呼んでいます。

異なるシステム下でのコンポーネントサポート



互換性リスト:ハイパーリンクのログインが見えます。

ROCmには実際には多くのライブラリ、ツール、ランタイムが含まれています。詳細はドキュメントやGitHubリポジトリをご覧ください。 GitHubアドレス:ハイパーリンクのログインが見えます。

WindowsシステムでのGPUサポートリスト:ハイパーリンクのログインが見えます。
LinuxシステムでのGPUサポートリスト:ハイパーリンクのログインが見えます。

HIPとは何ですか?

異種計算ポータビリティインターフェース(HIP)APIは、CPUとAMD GPUまたはNVIDIA GPUを用いて、単一のソースコード内で異種システム上で動作するポータブルアプリケーションを作成できるC++ランタイムAPIおよびカーネル言語です。 HIPは、AMD ROCMバックエンドやNVIDIA CUDAバックエンドにアクセスしてアプリケーションカーネルを構築・実行するためのシンプルなマーシャリング言語を提供します。



図からもわかるように、HIPはインターフェースを統一しており、開発者がコードを一度だけ開発でき、HIPは異なる製品の基礎ライブラリを呼び出して異なるハードウェアを呼び出します。 この利点はより多くの開発者を惹きつけることであり、そうでなければNVIDIAのエコシステムと競争することは不可能になります。

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Windows向けAMD HIP SDKダウンロード:ハイパーリンクのログインが見えます。

CUDAとROCmの簡単な比較

特性CUDA中華民国
開発者NVIDIAAMD
オープンソースじゃないいる
プログラミングモデルCUDA C/C++HIP、OpenCL、OpenMP
ハードウェアサポートNVIDIA GPUAMD GPU
生態系成熟し、幅広いライブラリやフレームワークをサポートしています主流のAIフレームワークをサポートするために急速に進化しています
費用より高価なNVIDIAのGPUは高価ですより低価格でAMDのGPUはコスト効率が良いです
柔軟性より低い専用プラットフォームより高度なオープンソースプラットフォーム


どうやって選べばいいのでしょうか?

ROCmが選ばれる推奨事例:

予算の制限:AMDのGPUはコスト効率が高く、予算が厳しい組織に適しています。
カスタマイズの必要性:ROCmのオープンソース性により、既存のインフラとの深いカスタマイズと統合が可能です。
計画的な移行:ROCmのCUDAコードとの互換性により、NVIDIAハードウェアからの移行プロセスが簡素化されます。
オープンソースへの注力:ROCmのオープンソース性は、透明性と柔軟性を重視する組織のニーズに合致しています。

CUDAを選ぶことが推奨されます:

パフォーマンス重視:NVIDIA GPUは計算負荷の高いタスクに優れており、パフォーマンスに重要なアプリケーションに適しています。
使いやすさの追求:CUDAの成熟したエコシステムと簡単な導入は、開発者にとって信頼できる選択肢となっています。
エンタープライズグレードのサポート:CUDAの広範なフレームワークサポートと最適化により、エンタープライズレベルのAIおよびHPCアプリケーションに好まれる選択肢となっています。
すでにNVIDIA Investmentと連携:すでにNVIDIAエコシステムに深く依存している組織は、CUDAの継続利用により適しているかもしれません。

参考：

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先の：RMSE、MSE、MAE、SDの簡単な紹介
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