|
|
Objavljeno 21. 2. 2025 ob 17:31:57
|
|
|
|
Zdaj se tehnologija spreminja z vsakim dnem, posodobitve in iteracije pa so prehitre! Ne razumem nekaterih strokovnih izrazov in ne vem, kaj počnejo. Nedavno sem prebral nekaj člankov o ROCm in HIP in sem bil zmeden.
Kaj je ROCm?
ROCm je odprtokodna programska platforma, optimizirana za pridobivanje zmogljivosti HPC in UI delovnih obremenitev iz AMD Instinct pospeševalnikov in AMD Radeon GPU-jev, hkrati pa ohranja združljivost z industrijskimi programskimi okvirji. ROCm je programski sklad, ki ga večinoma sestavlja odprtokodna programska oprema in ponuja orodja za programiranje AMD grafičnih procesorskih enot (GPU), od nizkonivojskih jeder do naprednih aplikacij za končne uporabnike. Natančneje, ROCm ponuja orodja HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL in OpenMP, vključno s prevajalniki, visokonivojskimi knjižnicami, razhroščevalniki, analizatorji in runtime.
ROCm je bil sprva podprt le na Linux sistemih, zdaj pa je bila dodana podpora za Windows sisteme.
Dokumentacija:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Po branju tega stavka morda še vedno ne veste, kaj počne, zato ga primerjajmo z NVIDIA CUDA, kot je prikazano na spodnji sliki:
Ali ni to razumljivo, da CUDA kliče NVIDIA GPU, ROCm pa AMD GPU.
Podpora komponentam pod različnimi sistemi
Seznam združljivosti:Prijava do hiperpovezave je vidna.
ROCm dejansko vsebuje veliko knjižnic, orodij in runtimeov, za podrobnosti glejte dokumentacijo ali GitHub repozitorij. GitHub naslov:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Seznam podpore za GPU v sistemu Windows:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Seznam podpore za GPU v sistemu Linux:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Kaj je HIP?
API za heterogeno računalniško prenosljivost (HIP) je C++ izvedbeni API in jezik jedra, ki razvijalcem omogoča ustvarjanje prenosnih aplikacij, ki delujejo na heterogenih sistemih z uporabo procesorjev in AMD GPU-jev ali NVIDIA GPU-jev v eni izvorni kodi. HIP zagotavlja preprost marshalling jezik za dostop do AMD ROCM backenda ali NVIDIA CUDA backenda za gradnjo in izvajanje aplikacijskih jeder.
Kot lahko vidite na sliki, HIP poenoti vmesnik, kar razvijalcem omogoča, da kodo razvijejo le enkrat, HIP pa kliče osnovne knjižnice različnih izdelkov za klic različne strojne opreme. Prednost tega je, da privabijo več razvijalcev, sicer ni mogoče konkurirati ekosistemu NVIDIA.
Dokumentacija:Prijava do hiperpovezave je vidna.
GitHub naslov:Prijava do hiperpovezave je vidna.
AMD HIP SDK prenos za Windows:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Preprosta primerjava CUDA in ROCm
| lastnost | CUDA | ROCm | | Razvijalci | NVIDIA | AMD | | Odprta koda | ne | biti | | Programski model | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Podpora strojne opreme | NVIDIA GPU | AMD grafična kartica | | ekosistem | Zrelo, podpira širok nabor knjižnic in ogrodij | Hitro se razvija, da podpira glavne AI okvire | | strošek | Višje, NVIDIA grafične kartice so dražje | nižje, AMD grafične kartice so bolj stroškovno učinkovite | | Prilagodljivost | nižja, lastniška platforma | Višja, odprtokodna platforma |
Kako izbrati?
Priporočeni primeri, ko je izbran ROCm:
Omejen proračun: AMD grafične kartice so cenovno ugodnejše in primerne za organizacije z omejenim proračunom.
Potrebna prilagoditev: odprtokodne narave ROCm omogoča globoko prilagajanje in integracijo z obstoječo infrastrukturo.
Načrtovana migracija: Združljivost ROCm s kodo CUDA poenostavi proces migracije z NVIDIA strojne opreme.
Osredotočenost na odprtokodno področje: Odprtokodni značaj ROCm se ujema s potrebami organizacij, ki dajejo prednost preglednosti in prilagodljivosti.
Priporočljivo je izbrati CUDA:
Prioriteta zmogljivosti: NVIDIA GPU-ji so odlični pri računsko zahtevnih nalogah, zaradi česar so primerni za aplikacije, ki so kritične za zmogljivost.
Iskanje enostavnosti uporabe: Zrel ekosistem CUDA in enostavna uvedba jo naredita zanesljivo izbiro za razvijalce.
Podpora na ravni podjetij: Obsežna podpora ogrodja in optimizacije CUDA jo naredijo priljubljeno izbiro za aplikacije umetne inteligence in HPC na ravni podjetij.
Že z NVIDIA Investment: Organizacije, ki so že močno odvisne od NVIDIA ekosistema, so morda bolje primerne za nadaljevanje uporabe CUDA.
Referenčni:
Prijava do hiperpovezave je vidna.
Prijava do hiperpovezave je vidna.
Prijava do hiperpovezave je vidna.
Prijava do hiperpovezave je vidna.
Prijava do hiperpovezave je vidna. |
Prejšnji:RMSE, MSE, MAE, SD kratek uvodNaslednji:.NET/C# odprtokodna DNS storitev, ki jo je zgradil Technitium DNS Server
|
