|
|
Geplaatst op 21-2025 17:31:57
|
|
|
|
Nu verandert technologie met elke dag die voorbijgaat, en updates en iteraties gaan te snel! Ik kan sommige professionele termen en termen niet begrijpen, en ik weet niet wat ze doen. Onlangs las ik wat artikelen over ROCm en HIP en keek ik verward.
Wat is ROCm?
ROCm is een open-source softwareplatform dat geoptimaliseerd is om HPC- en AI-werklastprestaties te extraheren uit AMD Instinct-accelerators en AMD Radeon GPU's, terwijl compatibiliteit met industriële softwareframeworks behouden blijft. ROCm is een softwarestack die voornamelijk bestaat uit open-source software en tools biedt voor het programmeren van AMD-grafische verwerkingsunits (GPU's), van laag-niveau cores tot geavanceerde eindgebruikersapplicaties. Specifiek biedt ROCm HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL en OpenMP-tools, waaronder compilers, high-level libraries, debuggers, analyzers en runtimes.
ROCm werd oorspronkelijk alleen ondersteund op Linux-systemen, maar nu is ondersteuning voor Windows-systemen toegevoegd.
Documentatie:De hyperlink-login is zichtbaar.
Na het lezen van deze zin weet je misschien nog steeds niet wat het doet, dus laten we het vergelijken met NVIDIA's CUDA, zoals te zien is in de onderstaande figuur:
Is dat niet begrijpelijk, CUDA noemt NVIDIA's GPU, en ROCm noemt AMD's GPU.
Componentondersteuning onder verschillende systemen
Compatibiliteitslijst:De hyperlink-login is zichtbaar.
ROCm bevat eigenlijk veel bibliotheken, tools en runtimes, zie de documentatie of de GitHub-repository voor details. GitHub-adres:De hyperlink-login is zichtbaar.
GPU-ondersteuningslijst onder het Windows-systeem:De hyperlink-login is zichtbaar.
GPU-ondersteuningslijst onder het Linux-systeem:De hyperlink-login is zichtbaar.
Wat is HIP?
De Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) API is een C++ runtime API en kerneltaal waarmee ontwikkelaars draagbare applicaties kunnen maken die draaien op heterogene systemen met CPU's, AMD-GPU's of NVIDIA GPU's in één broncode. HIP biedt een eenvoudige marshallingtaal om toegang te krijgen tot de AMD ROCM-backend of NVIDIA CUDA-backend om applicatiekernels te bouwen en te draaien.
Zoals je op de figuur kunt zien, verenigt HIP de interface, waardoor het voor ontwikkelaars handig is om code slechts één keer te ontwikkelen, en HIP roept de onderliggende bibliotheken van verschillende producten aan om verschillende hardware aan te roepen. Het voordeel hiervan is dat het meer ontwikkelaars aantrekt, anders is het onmogelijk om te concurreren met het NVIDIA-ecosysteem.
Documentatie:De hyperlink-login is zichtbaar.
GitHub-adres:De hyperlink-login is zichtbaar.
AMD HIP SDK download voor Windows:De hyperlink-login is zichtbaar.
Een eenvoudige vergelijking van CUDA versus ROCm
| karakteristiek | CUDA | ROCm | | Ontwikkelaars | NVIDIA | AMD | | Open source | niet | zijn | | Programmeermodel | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Hardware-ondersteuning | NVIDIA GPU | AMD GPU | | ecosysteem | Volwassen, met ondersteuning voor een breed scala aan bibliotheken en frameworks | Het ontwikkelt zich snel om gangbare AI-frameworks te ondersteunen | | kosten | Hoger zijn NVIDIA GPU's duurder | lager, AMD GPU's zijn kosteneffectiever | | flexibiliteit | Lager, propriëtair platform | Hoger, open source platform |
Hoe kies je?
Aanbevolen gevallen waarin ROCm wordt geselecteerd:
Beperkt budget: AMD-GPU's zijn kosteneffectiever en geschikt voor organisaties met een krap budget.
Vereiste aanpassing: De open-source aard van ROCm maakt diepgaande aanpassing en integratie met bestaande infrastructuur mogelijk.
Geplande migratie: De compatibiliteit van ROCm met CUDA-code vereenvoudigt het proces van migreren van NVIDIA-hardware.
Open-source focus: De open-source aard van ROCm sluit aan bij de behoeften van organisaties die transparantie en flexibiliteit prioriteren.
Het wordt aanbevolen om CUDA te kiezen:
Prestatie-prioriteit: NVIDIA GPU's blinken uit in rekenintensieve taken, waardoor ze geschikt zijn voor prestatiekritische toepassingen.
Streven naar gebruiksgemak: Het volwassen ecosysteem en de eenvoudige implementatie van CUDA maken het een betrouwbare keuze voor ontwikkelaars.
Ondersteuning op ondernemingsniveau: De uitgebreide frameworkondersteuning en optimalisaties van CUDA maken het tot een voorkeurskeuze voor enterprise-niveau AI- en HPC-toepassingen.
Al met NVIDIA Investment: Organisaties die al sterk afhankelijk zijn van het NVIDIA-ecosysteem zijn mogelijk beter geschikt om CUDA te blijven gebruiken.
Referentie:
De hyperlink-login is zichtbaar.
De hyperlink-login is zichtbaar.
De hyperlink-login is zichtbaar.
De hyperlink-login is zichtbaar.
De hyperlink-login is zichtbaar. |
Vorig:RMSE, MSE, MAE, SD korte introductieVolgend:.NET/C# Open Source DNS-dienst gebouwd door Technitium DNS Server
|
