|
|
Опубликовано 21.02.2025 17:31:57
|
|
|
|
Теперь технологии меняются с каждым днём, а обновления и итерации идут слишком быстро! Я не понимаю некоторых профессиональных терминов и не знаю, что они делают. Недавно я прочитал статьи о ROCm и HIP и выглядел озадаченным.
Что такое ROCm?
ROCm — это платформа с открытым исходным кодом, оптимизированная для извлечения производительности HPC и AI рабочих нагрузок из ускорителей AMD Instinct и GPU AMD Radeon при сохранении совместимости с отраслевыми программными фреймворками. ROCm — это стек программного обеспечения, состоящий преимущественно из открытого программного обеспечения, предоставляющий инструменты для программирования графических процессоров AMD (GPU) — от низкоуровневых ядер до продвинутых конечных пользовательских приложений. В частности, ROCm предоставляет инструменты HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL и OpenMP, включая компиляторы, высокоуровневые библиотеки, отладчики, анализаторы и временя выполнения.
Изначально ROCm поддерживался только на системах Linux, но теперь добавлена поддержка и для Windows.
Документация:Вход по гиперссылке виден.
Прочитав это предложение, вы всё ещё можете не знать, что он делает, поэтому давайте сравним его с CUDA от NVIDIA, как показано на рисунке ниже:
Разве это не понятно: CUDA вызывает видеокарту NVIDIA, а ROCm — GPU AMD?
Поддержка компонентов в разных системах
Список совместимости:Вход по гиперссылке виден.
ROCm на самом деле содержит множество библиотек, инструментов и сред выполнения, подробности см. документацию или репозиторий GitHub. Адрес на GitHub:Вход по гиперссылке виден.
Список поддержки GPU в системе Windows:Вход по гиперссылке виден.
Список поддержки GPU в системе Linux:Вход по гиперссылке виден.
Что такое HIP?
API Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) — это API и язык ядра на C++, который позволяет разработчикам создавать портативные приложения, работающие на гетерогенных системах с использованием процессоров и GPU AMD или NVIDIA GPU в одном исходном коде. HIP предоставляет простой язык маршаллинга для доступа к бэкенду AMD ROCM или NVIDIA CUDA с целью создания и запуска ядер приложений.
Как видно на рисунке, HIP унифицирует интерфейс, что позволяет разработчикам разрабатывать код только один раз, а HIP вызывает базовые библиотеки разных продуктов для вызова разного оборудования. Преимущество этого — привлечение большего числа разработчиков, иначе конкурировать с экосистемой NVIDIA невозможно.
Документация:Вход по гиперссылке виден.
Адрес на GitHub:Вход по гиперссылке виден.
Скачать AMD HIP SDK для Windows:Вход по гиперссылке виден.
Простое сравнение CUDA и ROCm
| характерный | CUDA | ROCm | | Разработчики | NVIDIA | AMD | | Открытый исходный код | не | быть | | Модель программирования | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Аппаратная поддержка | Видеокарта NVIDIA | Видеокарта AMD | | экосистема | Mature, поддерживающий широкий спектр библиотек и фреймворков | Он быстро развивается для поддержки основных ИИ-фреймворков | | стоить | Более высокое качество видеокарт NVIDIA дороже | Более низкие AMD GPU более экономически эффективны | | гибкость | Нижняя, проприетарная платформа | Более высокая, открытая платформа |
Как выбрать?
Рекомендуемые случаи, когда выбирается ROCm:
Ограниченный бюджет: AMD GPU более экономичны и подходят для организаций с ограниченным бюджетом.
Требуется кастомизация: Открытый исходный код ROCm позволяет глубоко настраивать и интегрировать с существующей инфраструктурой.
Планируемая миграция: Совместимость ROCm с кодом CUDA упрощает процесс миграции с аппаратного обеспечения NVIDIA.
Фокус на открытом исходном коде: открытый характер ROCm соответствует потребностям организаций, которые ставят на первое место прозрачность и гибкость.
Рекомендуется выбрать CUDA:
Приоритеты производительности: GPU NVIDIA превосходно справляются с вычислительными задачами, что делает их подходящими для критически важных по производительности приложений.
Стремление к простоте использования: зрелая экосистема CUDA и её простота развертывания делают её надёжным выбором для разработчиков.
Поддержка корпоративного уровня: обширная поддержка и оптимизации фреймворков CUDA делают её предпочтительным выбором для корпоративных приложений на уровне искусственного интеллекта и HPC.
Уже с инвестициями в NVIDIA: организации, которые уже глубоко зависят от экосистемы NVIDIA, могут быть более подходящими для продолжения использования CUDA.
Ссылка:
Вход по гиперссылке виден.
Вход по гиперссылке виден.
Вход по гиперссылке виден.
Вход по гиперссылке виден.
Вход по гиперссылке виден. |
Предыдущий:Краткое введение в RMSE, MSE, MAE, SDСледующий:.NET/C# Открытый DNS-сервис, созданный Technitium DNS Server
|
