|
|
Publikuota: 2025-2-21 17:31:57
|
|
|
|
Dabar technologijos keičiasi su kiekviena diena, o atnaujinimai ir iteracijos yra per greiti! Aš negaliu suprasti kai kurių profesinių terminų ir terminų, ir aš nežinau, ką jie daro. Neseniai perskaičiau keletą straipsnių ROCm ir HIP ir atrodžiau sutrikęs.
Kas yra ROCm?
ROCm yra atvirojo kodo programinės įrangos platforma, optimizuota HPC ir AI darbo krūvio našumui išgauti iš AMD Instinct greitintuvų ir AMD Radeon GPU, išlaikant suderinamumą su pramonės programinės įrangos sistemomis. ROCm yra programinės įrangos paketas, kurį daugiausia sudaro atvirojo kodo programinė įranga, teikianti įrankius AMD grafikos procesoriams (GPU) programuoti, nuo žemo lygio branduolių iki pažangių galutinio vartotojo programų. Konkrečiai, ROCm teikia HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL ir OpenMP įrankius, įskaitant kompiliatorius, aukšto lygio bibliotekas, derintuvus, analizatorius ir vykdymo laikus.
ROCm iš pradžių buvo palaikomas tik Linux sistemose, tačiau dabar buvo pridėtas Windows sistemų palaikymas.
Dokumentacija:Hipersaito prisijungimas matomas.
Perskaitę šį sakinį vis tiek galite nežinoti, ką jis daro, todėl palyginkime jį su NVIDIA CUDA, kaip parodyta paveikslėlyje žemiau:
Ar tai nesuprantama, CUDA vadina NVIDIA GPU, o ROCm - AMD GPU.
Komponentų palaikymas pagal skirtingas sistemas
Suderinamumo sąrašas:Hipersaito prisijungimas matomas.
ROCm iš tikrųjų yra daug bibliotekų, įrankių ir vykdymo laikų, daugiau informacijos rasite dokumentacijoje arba "GitHub" saugykloje. "GitHub" adresas:Hipersaito prisijungimas matomas.
GPU palaikymo sąrašas "Windows" sistemoje:Hipersaito prisijungimas matomas.
GPU palaikymo sąrašas Linux sistemoje:Hipersaito prisijungimas matomas.
Kas yra HIP?
Heterogeninės skaičiavimo perkeliamumo sąsajos (HIP) API yra C++ vykdymo laiko API ir branduolio kalba, leidžianti kūrėjams kurti nešiojamas programas, veikiančias nevienalytėse sistemose, naudojant CPU ir AMD GPU arba NVIDIA GPU viename šaltinio kode. HIP suteikia paprastą skirstymo kalbą, leidžiančią pasiekti AMD ROCM arba NVIDIA CUDA vidinę sistemą, kad būtų galima kurti ir paleisti programų branduolius.
Kaip matote iš paveikslėlio, HIP suvienodina sąsają, todėl kūrėjams patogu kurti kodą tik vieną kartą, o HIP iškviečia pagrindines skirtingų produktų bibliotekas, kad iškviestų skirtingą aparatinę įrangą. To privalumas yra pritraukti daugiau kūrėjų prisijungti, kitaip neįmanoma konkuruoti su NVIDIA ekosistema.
Dokumentacija:Hipersaito prisijungimas matomas.
"GitHub" adresas:Hipersaito prisijungimas matomas.
AMD HIP SDK atsisiuntimas, skirtas Windows:Hipersaito prisijungimas matomas.
Paprastas CUDA ir ROCm palyginimas
| savybė | CUDA | ROCm | | Kūrėjai | NVIDIA | AMD | | Atviras kodas | ne | būti | | Programavimo modelis | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Aparatūros palaikymas | NVIDIA GPU | AMD GPU | | ekosistema | Brandus, palaikantis įvairias bibliotekas ir sistemas | Ji sparčiai vystosi, kad palaikytų pagrindines dirbtinio intelekto sistemas | | kainuoti | Aukštesni, NVIDIA GPU yra brangesni | mažesni, AMD GPU yra ekonomiškesni | | Lankstumą | žemesnė, patentuota platforma | Aukštesnė atvirojo kodo platforma |
Kaip išsirinkti?
Rekomenduojami atvejai, kai pasirenkamas ROCm:
Ribotas biudžetas: AMD GPU yra ekonomiškesni ir tinka organizacijoms, turinčioms ribotą biudžetą.
Reikalingas pritaikymas: ROCm atvirojo kodo pobūdis leidžia giliai pritaikyti ir integruoti su esama infrastruktūra.
Planuojamas perkėlimas: ROCm suderinamumas su CUDA kodu supaprastina perkėlimo iš NVIDIA aparatinės įrangos procesą.
Atvirojo kodo dėmesys: ROCm atvirojo kodo pobūdis atitinka organizacijų, kurios teikia pirmenybę skaidrumui ir lankstumui, poreikius.
Rekomenduojama rinktis CUDA:
Pirmenybė teikiama našumui: NVIDIA GPU puikiai atlieka daug skaičiavimo reikalaujančias užduotis, todėl tinka našumui svarbioms programoms.
Naudojimo paprastumo siekimas: brandi CUDA ekosistema ir lengvas diegimas daro jį patikimu pasirinkimu kūrėjams.
Įmonės lygio palaikymas: dėl plataus CUDA sistemos palaikymo ir optimizavimo jis yra tinkamiausias pasirinkimas įmonės lygio AI ir HPC programoms.
Jau su NVIDIA investicijomis: organizacijos, kurios jau yra labai priklausomos nuo NVIDIA ekosistemos, gali būti tinkamesnės toliau naudoti CUDA.
Nuoroda:
Hipersaito prisijungimas matomas.
Hipersaito prisijungimas matomas.
Hipersaito prisijungimas matomas.
Hipersaito prisijungimas matomas.
Hipersaito prisijungimas matomas. |
Ankstesnis:RMSE, MSE, MAE, SD trumpas įvadasKitą:.NET/C# atvirojo kodo DNS paslauga, kurią sukūrė "Technitium DNS Server"
|
