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Postado em 2025-2-21 17:31:57
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Agora a tecnologia está mudando a cada dia que passa, e as atualizações e iterações são rápidas demais! Não consigo entender alguns termos profissionais, e não sei o que eles fazem. Recentemente, li alguns artigos sobre ROCm e HIP e fiquei confuso.
O que é ROCm?
ROCm é uma plataforma de software de código aberto otimizada para extrair desempenho de cargas de trabalho HPC e IA de aceleradores AMD Instinct e GPUs AMD Radeon, mantendo a compatibilidade com frameworks de software da indústria. ROCm é uma pilha de software composta principalmente por software de código aberto que fornece ferramentas para programar unidades de processamento gráfico (GPUs) AMD, desde núcleos de baixo nível até aplicações avançadas para usuários finais. Especificamente, o ROCm fornece ferramentas HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL e OpenMP, incluindo compiladores, bibliotecas de alto nível, depuradores, analisadores e runtimes.
O ROCm era originalmente suportado apenas em sistemas Linux, mas agora o suporte para sistemas Windows foi adicionado.
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Depois de ler esta frase, talvez você ainda não saiba o que ele faz, então vamos compará-lo com o CUDA da NVIDIA, como mostrado na figura abaixo:
Isso não é compreensível? CUDA chama a GPU da NVIDIA, e ROCm chama a GPU da AMD?
Suporte a componentes em diferentes sistemas
Lista de Compatibilidade:O login do hiperlink está visível.
O ROCm na verdade contém muitas bibliotecas, ferramentas e runtimes, veja a documentação ou o repositório do GitHub para mais detalhes. Endereço do GitHub:O login do hiperlink está visível.
Lista de suporte a GPUs no sistema Windows:O login do hiperlink está visível.
Lista de suporte para GPUs no sistema Linux:O login do hiperlink está visível.
O que é HIP?
A API da Interface de Portabilidade de Computação Heterogênea (HIP) é uma API de runtime C++ e linguagem de kernel que permite aos desenvolvedores criar aplicações portáteis que rodam em sistemas heterogêneos usando CPUs e GPUs AMD ou GPUs NVIDIA em um único código-fonte. O HIP fornece uma linguagem de marshalling simples para acessar o backend AMD ROCM ou o backend NVIDIA CUDA para construir e executar kernels de aplicação.
Como você pode ver na figura, o HIP unifica a interface, tornando conveniente para desenvolvedores desenvolverem código apenas uma vez, e o HIP chama as bibliotecas subjacentes de diferentes produtos para chamar hardware distinto. A vantagem disso é atrair mais desenvolvedores para se juntarem, caso contrário, é impossível competir com o ecossistema NVIDIA.
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DOWNLOAD DO SDK DA AMD HIP para Windows:O login do hiperlink está visível.
Uma comparação simples entre CUDA e ROCm
| característica | CUDA | ROCm | | Desenvolvedores | NVIDIA | AMD | | código aberto | não | ser | | Modelo de programação | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Suporte a hardware | NVIDIA GPU | AMD GPU | | ecossistema | Maduro, suportando uma ampla variedade de bibliotecas e frameworks | Está evoluindo rapidamente para suportar frameworks de IA tradicionais | | custar | Quanto mais altos, as GPUs NVIDIA são mais caras | Menor, GPUs AMD são mais econômicas | | flexibilidade | Plataforma Inferior e Proprietária | Plataforma superior e de código aberto |
Como escolher?
Casos recomendados onde o ROCm é selecionado:
Orçamento limitado: GPUs AMD são mais econômicas e adequadas para organizações com orçamento apertado.
Personalização Necessária: A natureza open-source do ROCm permite uma personalização profunda e integração com a infraestrutura existente.
Migração Planejada: A compatibilidade do ROCm com o código CUDA simplifica o processo de migração a partir do hardware NVIDIA.
Foco em Código Aberto: A natureza open source do ROCm está alinhada com as necessidades de organizações que priorizam transparência e flexibilidade.
Recomenda-se escolher CUDA:
Prioridade de Desempenho: GPUs NVIDIA se destacam em tarefas que exigem muita computação, tornando-as adequadas para aplicações críticas de desempenho.
Busca pela facilidade de uso: O ecossistema maduro e a facilidade de implantação do CUDA o tornam uma escolha confiável para desenvolvedores.
Suporte de Nível Empresarial: O amplo suporte e otimizações de frameworks da CUDA o tornam uma escolha preferencial para aplicações de IA e HPC em nível empresarial.
Já com a NVIDIA Investment: Organizações que já dependem profundamente do ecossistema NVIDIA podem estar mais preparadas para continuar usando a CUDA.
Referência:
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