|
|
Postat la 2025-2-21 17:31:57
|
|
|
|
Acum tehnologia se schimbă cu fiecare zi care trece, iar actualizările și iterațiile sunt prea rapide! Nu pot înțelege unii termeni și termeni profesioniști și nu știu ce fac ei. Recent, am citit câteva articole despre ROCm și HIP și am părut confuz.
Ce este ROCm?
ROCm este o platformă software open-source optimizată pentru a extrage performanța sarcinilor de lucru HPC și AI din acceleratoarele AMD Instinct și GPU-urile AMD Radeon, menținând în același timp compatibilitatea cu framework-urile software din industrie. ROCm este un stack software format în principal din software open-source care oferă instrumente pentru programarea unităților de procesare grafică AMD (GPU), de la nuclee de nivel scăzut până la aplicații avansate pentru utilizatorii finali. Mai exact, ROCm oferă HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL și OpenMP, inclusiv compilatoare, biblioteci de nivel înalt, depanatoare, analizatoare și runtime.
ROCm a fost inițial suportat doar pe sistemele Linux, dar acum a fost adăugat suport pentru sistemele Windows.
Documentație:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
După ce ai citit această propoziție, s-ar putea să nu știi încă ce face, așa că hai să-l comparăm cu CUDA de la NVIDIA, așa cum se vede în figura de mai jos:
Nu este de înțeles, CUDA apelează la GPU-ul NVIDIA, iar ROCm apelează la GPU-ul AMD?
Suport pentru componente în diferite sisteme
Listă de compatibilitate:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
ROCm conține de fapt multe biblioteci, unelte și runtime, vezi documentația sau depozitul GitHub pentru detalii. Adresă GitHub:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Lista suportului pentru GPU-uri în sistemul Windows:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Lista suportului pentru GPU-uri în sistemul Linux:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Ce este HIP?
API-ul Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) este un API de rulare C++ și un limbaj de kernel care permite dezvoltatorilor să creeze aplicații portabile ce rulează pe sisteme eterogene, folosind procesoare și plăci AMD sau GPU-uri NVIDIA într-un singur cod sursă. HIP oferă un limbaj simplu de marshalling pentru a accesa backend-ul AMD ROCM sau backend-ul NVIDIA CUDA pentru a construi și rula kernel-uri de aplicație.
După cum se vede din figură, HIP unifică interfața, făcând convenabil pentru dezvoltatori să dezvolte cod o singură dată, iar HIP apelează bibliotecile de bază ale diferitelor produse pentru a chema hardware diferit. Avantajul este că atrage mai mulți dezvoltatori să se alăture, altfel este imposibil să concurezi cu ecosistemul NVIDIA.
Documentație:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Adresă GitHub:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Descărcare AMD HIP SDK pentru Windows:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
O comparație simplă între CUDA și ROCm
| caracteristic | CUDA | ROCm | | Dezvoltatorii | NVIDIA | AMD | | Open Source | nu | fi | | Model de programare | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Suport hardware | NVIDIA GPU | AMD GPU | | ecosistem | Mature, suportând o gamă largă de biblioteci și framework-uri | Evoluează rapid pentru a suporta framework-uri AI mainstream | | cost | Cu cât mai ridicate, plăcile video NVIDIA sunt mai scumpe | Plăcile video mai mici, AMD sunt mai eficiente din punct de vedere al costurilor | | flexibilitate | Platformă inferioară, proprietară | Platformă superioară, open source |
Cum să alegi?
Cazuri recomandate în care ROCm este selectat:
Buget limitat: GPU-urile AMD sunt mai eficiente din punct de vedere al costurilor și potrivite pentru organizațiile cu buget restrâns.
Personalizare necesară: Natura open-source a ROCm permite personalizarea profundă și integrarea cu infrastructura existentă.
Migrare planificată: Compatibilitatea ROCm cu codul CUDA simplifică procesul de migrare din hardware-ul NVIDIA.
Focus pe sursă deschisă: Caracterul open-source al ROCm se aliniază nevoilor organizațiilor care prioritizează transparența și flexibilitatea.
Se recomandă alegerea CUDA:
Prioritate de performanță: GPU-urile NVIDIA excelează în sarcini intensive de calcul, fiind potrivite pentru aplicații critice de performanță.
Căutarea ușurinței în utilizare: Ecosistemul matur al CUDA și implementarea ușoară îl fac o alegere de încredere pentru dezvoltatori.
Suport la nivel enterprise: Suportul extins al cadrului și optimizările CUDA îl fac o alegere preferată pentru aplicațiile AI și HPC la nivel enterprise.
Deja cu NVIDIA Investment: Organizațiile care depind profund de ecosistemul NVIDIA ar putea fi mai potrivite să continue să folosească CUDA.
Referință:
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă. |
Precedent:RMSE, MSE, MAE, SD scurtă introducereUrmător:.NET/C# Serviciu DNS Open Source construit de Technitium DNS Server
|
