|
|
Publisert 21.02.2025 kl. 17:31:57
|
|
|
|
Nå endrer teknologien seg for hver dag som går, og oppdateringer og iterasjoner går for raskt! Jeg forstår ikke noen profesjonelle begreper, og jeg vet ikke hva de gjør. Nylig leste jeg noen artikler om ROCm og HIP og så forvirret ut.
Hva er ROCm?
ROCm er en åpen kildekode-programvareplattform optimalisert for å hente ut HPC- og AI-arbeidsbelastningsytelse fra AMD Instinct-akseleratorer og AMD Radeon-GPUer, samtidig som den opprettholder kompatibilitet med bransjens programvarerammeverk. ROCm er en programvarestabel som hovedsakelig består av åpen kildekode-programvare som tilbyr verktøy for programmering av AMD-grafikkprosessorer (GPU-er), fra lavnivåkjerner til avanserte sluttbrukerapplikasjoner. Spesifikt tilbyr ROCm verktøy for HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL og OpenMP, inkludert kompilatorer, høynivåbiblioteker, feilsøkere, analysatorer og kjøretider.
ROCm ble opprinnelig kun støttet på Linux-systemer, men nå er støtte for Windows-systemer lagt til.
Dokumentasjon:Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
Etter å ha lest denne setningen, vet du kanskje fortsatt ikke hva den gjør, så la oss sammenligne den med NVIDIAs CUDA, som vist i figuren nedenfor:
Er ikke dette forståelig, CUDA kaller NVIDIAs GPU, og ROCm kaller AMDs GPU.
Komponentstøtte under ulike systemer
Kompatibilitetsliste:Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
ROCm inneholder faktisk mange biblioteker, verktøy og kjøretider, se dokumentasjonen eller GitHub-repositoriet for detaljer. GitHub-adresse:Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
GPU-støtteliste under Windows-systemet:Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
GPU-støtteliste under Linux-systemet:Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
Hva er HIP?
Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) API er et C++ kjøretids-API og kjernespråk som lar utviklere lage bærbare applikasjoner som kjører på heterogene systemer ved bruk av CPU-er, AMD-GPUer eller NVIDIA-GPUer i én kildekode. HIP tilbyr et enkelt marshalling-språk for å få tilgang til AMD ROCM-backend eller NVIDIA CUDA-backend for å bygge og kjøre applikasjonskjerner.
Som du kan se på figuren, forener HIP grensesnittet, noe som gjør det praktisk for utviklere å utvikle kode bare én gang, og HIP kaller de underliggende bibliotekene til forskjellige produkter for å kalle forskjellig maskinvare. Fordelen med dette er å tiltrekke flere utviklere til å bli med, ellers er det umulig å konkurrere med NVIDIA-økosystemet.
Dokumentasjon:Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
GitHub-adresse:Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
AMD HIP SDK nedlasting for Windows:Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
En enkel sammenligning av CUDA vs. ROCm
| karakteristisk | CUDA | ROCm | | Utviklere | NVIDIA | AMD | | åpen kildekode | ikke | være | | Programmeringsmodell | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Maskinvarestøtte | NVIDIA GPU | AMD GPU | | økosystem | Modne, som støtter et bredt spekter av biblioteker og rammeverk | Den utvikler seg raskt for å støtte mainstream AI-rammeverk | | kostnad | Høyere er NVIDIA GPU-er dyrere | lavere er AMD-GPU-er mer kostnadseffektive | | fleksibilitet | lavere, proprietær plattform | Høyere, åpen kildekode-plattform |
Hvordan velge?
Anbefalte tilfeller der ROCm velges:
Begrenset budsjett: AMD GPU-er er mer kostnadseffektive og egnet for organisasjoner med stramt budsjett.
Tilpasning kreves: ROCms åpen kildekode-natur gir mulighet for dyp tilpasning og integrasjon med eksisterende infrastruktur.
Planlagt migrering: ROCms kompatibilitet med CUDA-kode forenkler migreringsprosessen fra NVIDIA-maskinvare.
Fokus på åpen kildekode: ROCms åpne kildekode-natur samsvarer med behovene til organisasjoner som prioriterer åpenhet og fleksibilitet.
Det anbefales å velge CUDA:
Ytelsesprioritert: NVIDIA GPU-er utmerker seg i krevende oppgaver, noe som gjør dem egnet for ytelseskritiske applikasjoner.
Jakten på brukervennlighet: CUDAs modne økosystem og enkle implementering gjør det til et pålitelig valg for utviklere.
Støtte på bedriftsnivå: CUDAs omfattende rammeverksstøtte og optimaliseringer gjør det til et foretrukket valg for bedriftsnivå AI- og HPC-applikasjoner.
Allerede med NVIDIA Investment: Organisasjoner som allerede er dypt avhengige av NVIDIA-økosystemet kan være bedre egnet til å fortsette å bruke CUDA.
Referanse:
Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
Innloggingen med hyperkoblingen er synlig. |
Foregående:RMSE, MSE, MAE, SD kort introduksjonNeste:.NET/C# åpen kildekode DNS-tjeneste bygget av Technitium DNS Server
|
