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2025-2-21 17:31:57에 게시됨
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이제 기술은 날마다 변하고 있으며, 업데이트와 반복이 너무 빠릅니다! 전문 용어와 용어를 이해할 수 없고, 그게 뭘 하는지 모르겠어요. 최근에 ROCm과 HIP에 관한 몇몇 기사를 읽었는데 혼란스러워 보였습니다.
ROCm이란 무엇인가요?
ROCm은 AMD Instinct 가속기와 AMD Radeon GPU에서 HPC 및 AI 워크로드 성능을 추출하면서도 업계 소프트웨어 프레임워크와의 호환성을 유지하도록 최적화된 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼입니다. ROCm은 주로 오픈 소스 소프트웨어로 구성된 소프트웨어 스택으로, 저수준 코어부터 고급 최종 사용자 애플리케이션에 이르기까지 AMD 그래픽 처리 장치(GPU)를 프로그래밍할 수 있는 도구를 제공합니다. 구체적으로, ROCm은 HIP(이종 컴퓨팅 휴대용 인터페이스), OpenCL, OpenMP 도구를 제공하며, 컴파일러, 고급 라이브러리, 디버거, 분석기, 런타임 등이 포함됩니다.
ROCm은 원래 리눅스 시스템에서만 지원되었으나, 현재는 윈도우 시스템 지원이 추가되었습니다.
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이 문장을 읽고 나서도 아직 무슨 기능을 하는지 모를 수도 있으니, 아래 그림에 보이는 NVIDIA의 CUDA와 비교해 봅시다:
이해가 되지 않나요? CUDA는 NVIDIA GPU를, ROCm은 AMD GPU를 부릅니다.
다양한 시스템에서의 구성 요소 지원
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ROCm에는 실제로 많은 라이브러리, 도구, 런타임이 포함되어 있으니, 자세한 내용은 문서나 GitHub 저장소를 참고하세요. GitHub 주소:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
Windows 시스템 내 GPU 지원 목록:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
리눅스 시스템 내 GPU 지원 목록:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
HIP란 무엇인가요?
이종 컴퓨팅 이식성 인터페이스(HIP) API는 C++ 런타임 API이자 커널 언어로, 개발자가 CPU와 AMD GPU 또는 NVIDIA GPU를 단일 소스 코드로 사용하여 이기종 시스템에서 실행되는 휴대용 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다. HIP는 AMD ROCM 백엔드나 NVIDIA CUDA 백엔드에 접근하여 애플리케이션 커널을 구축하고 실행할 수 있는 간단한 마샬링 언어를 제공합니다.
그림에서 볼 수 있듯이, HIP는 인터페이스를 통합하여 개발자들이 한 번만 코드를 개발할 수 있도록 편리하게 만들고, HIP는 서로 다른 제품의 기본 라이브러리를 호출해 각기 다른 하드웨어를 호출합니다. 이 방식의 장점은 더 많은 개발자를 유치할 수 있다는 점이며, 그렇지 않으면 NVIDIA 생태계와 경쟁하는 것이 불가능합니다.
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윈도우용 AMD HIP SDK 다운로드:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
CUDA와 ROCm의 간단한 비교
| 특성 | 쿠다 | 중화민국 | | 개발자 | 엔비디아 | AMD | | 오픈 소스 | 안 | 있다 | | 프로그래밍 모델 | CUDA C/C++ | HIP, OpenCL, OpenMP | | 하드웨어 지원 | NVIDIA GPU | AMD GPU | | 생태계 | 성숙하여 다양한 라이브러리와 프레임워크를 지원합니다 | 주류 AI 프레임워크를 지원하기 위해 빠르게 진화하고 있습니다 | | 비용 | 더 높은 NVIDIA GPU는 더 비쌉니다 | 더 낮은 AMD GPU가 더 비용 효율적입니다 | | 융통성 | 하부의 독점 플랫폼 | 더 높은 수준의 오픈 소스 플랫폼 |
어떻게 선택해야 할까요?
ROCm이 선정되는 권장 사례:
예산 제한: AMD GPU는 비용 효율적이고 예산이 빠듯한 조직에 적합합니다.
맞춤화 필요: ROCm의 오픈소스 특성은 기존 인프라와의 깊은 맞춤화 및 통합을 가능하게 합니다.
계획된 마이그레이션: ROCm의 CUDA 코드와의 호환성은 NVIDIA 하드웨어로부터의 마이그레이션 과정을 단순화합니다.
오픈 소스 집중: ROCm의 오픈 소스 성격은 투명성과 유연성을 중시하는 조직의 요구와 일치합니다.
CUDA를 선택하는 것이 권장됩니다:
성능 우선: NVIDIA GPU는 컴퓨팅 집약적인 작업에 뛰어나 성능이 중요한 애플리케이션에 적합합니다.
사용 편의성 추구: CUDA의 성숙한 생태계와 쉬운 배포 덕분에 개발자들에게 신뢰할 수 있는 선택이 됩니다.
기업용 지원: CUDA의 광범위한 프레임워크 지원과 최적화는 기업용 AI 및 HPC 애플리케이션에 선호되는 선택지입니다.
이미 NVIDIA Investment와 함께: 이미 NVIDIA 생태계에 깊이 의존하는 조직은 CUDA를 계속 사용하는 것이 더 적합할 수 있습니다.
참조:
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