|
|
Opublikowano 2025-2-21 17:31:57
|
|
|
|
Teraz technologia zmienia się z każdym dniem, a aktualizacje i iteracje są zbyt szybkie! Nie rozumiem niektórych profesjonalnych terminów i nie wiem, do czego służą. Ostatnio przeczytałem kilka artykułów o ROCm i HIP i wyglądałem na zdezorientowanego.
Czym jest ROCm?
ROCm to otwartoźródłowa platforma oprogramowania zoptymalizowana do wydobywania wydajności obciążeń HPC i AI z akceleratorów AMD Instinct oraz kart graficznych AMD Radeon, przy jednoczesnym zachowaniu kompatybilności z branżowymi frameworkami oprogramowania. ROCm to stos oprogramowania składający się głównie z oprogramowania open-source, który dostarcza narzędzi do programowania procesorów graficznych AMD (GPU), od niskopoziomowych rdzeni po zaawansowane aplikacje dla użytkowników końcowych. Konkretnie, ROCm oferuje narzędzia HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL i OpenMP, w tym kompilatory, biblioteki wysokiego poziomu, debugery, analizatory i środowiska uruchomieniowe.
ROCm był początkowo obsługiwany tylko na systemach Linux, ale obecnie dodano wsparcie dla systemów Windows.
Dokumentacja:Logowanie do linku jest widoczne.
Po przeczytaniu tego zdania możesz nadal nie wiedzieć, do czego służy, więc porównajmy to z CUDA od NVIDIA, jak pokazano na poniższym rysunku:
Czy to nie zrozumiałe, że CUDA nazywa GPU NVIDIA GPU, a ROCm GPU AMD.
Wsparcie komponentów w różnych systemach
Lista kompatybilności:Logowanie do linku jest widoczne.
ROCm faktycznie zawiera wiele bibliotek, narzędzi i środowisk uruchomieniowych, szczegóły znajdziesz w dokumentacji lub repozytorium GitHub. Adres GitHub:Logowanie do linku jest widoczne.
Lista obsług GPU w systemie Windows:Logowanie do linku jest widoczne.
Lista obsług GPU w systemie Linux:Logowanie do linku jest widoczne.
Czym jest HIP?
API Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) to API i język jądra C++, który pozwala deweloperom tworzyć przenośne aplikacje działające na heterogenicznych systemach, wykorzystując procesory CPU oraz karty AMD lub NVIDIA GPU w jednym kodzie źródłowym. HIP udostępnia prosty język marshallingowy umożliwiający dostęp do backendu AMD ROCM lub zaplecza NVIDIA CUDA, aby budować i uruchamiać jądra aplikacji.
Jak widać na rysunku, HIP ujednolica interfejs, dzięki czemu programiści mogą rozwijać kod tylko raz, a HIP wywołuje biblioteki różnych produktów, aby wywołać różne urządzenia. Zaletą tego jest przyciągnięcie większej liczby deweloperów, bo inaczej nie da się konkurować z ekosystemem NVIDIA.
Dokumentacja:Logowanie do linku jest widoczne.
Adres GitHub:Logowanie do linku jest widoczne.
AMD HIP SDK do pobrania na Windows:Logowanie do linku jest widoczne.
Proste porównanie CUDA vs. ROCm
| charakterystyczny | CUDA | ROCm | | Deweloperzy | NVIDIA | AMD | | Open source | nie | być | | Model programowania | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Wsparcie sprzętowe | Karta graficzna NVIDIA | AMD GPU | | ekosystem | Dojrzałe, wspierające szeroki zakres bibliotek i ram | Szybko się rozwija, aby wspierać główne frameworki AI | | koszt | Droższe, karty graficzne NVIDIA są droższe | Niższe karty graficzne AMD są bardziej opłacalne | | elastyczność | niższa, własnościowa platforma | Wyższa, otwarta platforma |
Jak wybrać?
Zalecane przypadki, w których wybiera się ROCm:
Ograniczony budżet: GPU AMD są bardziej opłacalne i odpowiednie dla organizacji o ograniczonym budżecie.
Wymagana personalizacja: Otwartoźródłowy charakter ROCm pozwala na głęboką personalizację i integrację z istniejącą infrastrukturą.
Planowana migracja: Kompatybilność ROCm z kodem CUDA upraszcza proces migracji ze sprzętu NVIDIA.
Skupienie na open-source: Otwartoźródłowy charakter ROCm odpowiada potrzebom organizacji, które stawiają na przejrzystość i elastyczność.
Zaleca się wybór CUDA:
Priorytet wydajności: GPU NVIDIA wyróżniają się w zadaniach wymagających intensywności obliczeniowej, co czyni je odpowiednimi do zastosowań o krytycznym poziomie wydajności.
Dążenie do łatwości obsługi: Dojrzały ekosystem CUDA i łatwe wdrożenie czynią ją wiarygodnym wyborem dla deweloperów.
Wsparcie na poziomie korporacyjnym: Szerokie wsparcie ramowe i optymalizacje CUDA czynią ją preferowanym wyborem dla aplikacji AI i HPC na poziomie korporacyjnym.
Już dzięki inwestycjom NVIDIA: Organizacje, które już są głęboko zależne od ekosystemu NVIDIA, mogą być lepiej przygotowane do dalszego korzystania z CUDA.
Odniesienie:
Logowanie do linku jest widoczne.
Logowanie do linku jest widoczne.
Logowanie do linku jest widoczne.
Logowanie do linku jest widoczne.
Logowanie do linku jest widoczne. |
Poprzedni:RMSE, MSE, MAE, SD krótkie wprowadzenieNastępny:.NET/C# Otwarta usługa DNS stworzona przez Technitium DNS Server
|
