|
|
Zverejnené 2025-2-21 17:31:57
|
|
|
|
Technológia sa mení každým dňom a aktualizácie a iterácie sú príliš rýchle! Nerozumiem niektorým profesionálnym pojmom a neviem, čo robia. Nedávno som čítal niekoľko článkov o ROCm a HIP a vyzeral som zmätene.
Čo je ROCm?
ROCm je open-source softvérová platforma optimalizovaná na získavanie výkonu HPC a AI pracovnej záťaže z akcelerátorov AMD Instinct a AMD Radeon GPU, pričom zachováva kompatibilitu s priemyselnými softvérovými rámcami. ROCm je softvérový stack pozostávajúci predovšetkým z open-source softvéru, ktorý poskytuje nástroje na programovanie grafických procesorov AMD (GPU), od nízkoúrovňových jadier až po pokročilé aplikácie pre koncových používateľov. Konkrétne ROCm poskytuje nástroje HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL a OpenMP, vrátane kompilátorov, vysokoúrovňových knižníc, debuggerov, analyzátorov a runtimeov.
ROCm bol pôvodne podporovaný iba na systémoch Linux, no teraz bola pridaná podpora pre Windows systémy.
Dokumentácia:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Po prečítaní tejto vety možno stále neviete, čo robí, tak ho porovnajme s NVIDIA CUDA, ako je znázornené na obrázku nižšie:
Nie je to pochopiteľné, že CUDA volá GPU NVIDIA a ROCm GPU od AMD.
Podpora komponentov v rôznych systémoch
Zoznam kompatibility:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
ROCm v skutočnosti obsahuje mnoho knižníc, nástrojov a runtimeov, podrobnosti nájdete v dokumentácii alebo v GitHub repozitári. GitHub adresa:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Zoznam podpory GPU v systéme Windows:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Zoznam podpory GPU v systéme Linux:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Čo je HIP?
API Heterogénne rozhranie prenositeľnosti výpočtov (HIP) je C++ runtime API a jadrový jazyk, ktorý umožňuje vývojárom vytvárať prenosné aplikácie bežiace na heterogénnych systémoch s využitím CPU a AMD GPU alebo NVIDIA GPU v jednom zdrojovom kóde. HIP poskytuje jednoduchý marshallovací jazyk na prístup k backendu AMD ROCM alebo backendu NVIDIA CUDA na zostavovanie a spúšťanie aplikačných jadier.
Ako vidíte na obrázku, HIP zjednocuje rozhranie, vďaka čomu je pre vývojárov pohodlné vyvíjať kód len raz, a HIP volá základné knižnice rôznych produktov na volanie rôzneho hardvéru. Výhodou je prilákať viac vývojárov, inak je nemožné konkurovať ekosystému NVIDIA.
Dokumentácia:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
GitHub adresa:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
AMD HIP SDK na stiahnutie pre Windows:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Jednoduché porovnanie CUDA vs. ROCm
| charakteristický | CUDA | ROCm | | Vývojári | NVIDIA | AMD | | Open source | nie | byť | | Programovací model | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Podpora hardvéru | NVIDIA GPU | AMD GPU | | ekosystém | Zrelé, podporujúce širokú škálu knižníc a rámcov | Rýchlo sa vyvíja, aby podporoval hlavné AI rámce | | stáť | Navyše sú NVIDIA GPU drahšie | nižšie, AMD GPU sú nákladovo efektívnejšie | | flexibilita | nižšia, proprietárna platforma | Vyššia open source platforma |
Ako si vybrať?
Odporúčané prípady, keď je ROCm vybraný:
Obmedzený rozpočet: AMD GPU sú nákladovo efektívnejšie a vhodné pre organizácie s obmedzeným rozpočtom.
Potrebná úprava: Open-source povaha ROCm umožňuje hlboké prispôsobenie a integráciu s existujúcou infraštruktúrou.
Plánovaná migrácia: Kompatibilita ROCm s kódom CUDA zjednodušuje proces migrácie z hardvéru NVIDIA.
Zameranie na open-source: Open-source povaha ROCm je v súlade s potrebami organizácií, ktoré uprednostňujú transparentnosť a flexibilitu.
Odporúča sa zvoliť CUDA:
Uprednostňovanie výkonu: NVIDIA GPU vynikajú v úlohách náročných na výpočty, čo ich robí vhodnými pre aplikácie kritické pre výkon.
Snaha o jednoduchosť používania: Vyspelý ekosystém CUDA a jej jednoduché nasadenie z nej robia spoľahlivú voľbu pre vývojárov.
Podpora na úrovni podniku: Rozsiahla podpora rámca a optimalizácie CUDA z nej robia preferovanú voľbu pre podnikové AI a HPC aplikácie.
Už s investíciami NVIDIA: Organizácie, ktoré sú už hlboko závislé od ekosystému NVIDIA, môžu byť lepšie pripravené pokračovať v používaní CUDA.
Referencia:
Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné. |
Predchádzajúci:RMSE, MSE, MAE, SD krátky úvodBudúci:.NET/C# Open Source DNS služba vytvorená Technitium DNS Server
|
