|
|
Publicerad den 2025-2-21 17:31:57
|
|
|
|
Nu förändras teknologin för varje dag som går, och uppdateringar och iterationer går för snabbt! Jag kan inte förstå vissa professionella termer och termer, och jag vet inte vad de gör. Nyligen läste jag några artiklar om ROCm och HIP och såg förvirrad ut.
Vad är ROCm?
ROCm är en öppen källkodsplattform optimerad för att extrahera HPC- och AI-arbetsbelastningsprestanda från AMD Instinct-acceleratorer och AMD Radeon-GPU:er samtidigt som kompatibilitet med branschens mjukvaruramverk bibehålls. ROCm är en mjukvarustack som främst består av öppen källkod och tillhandahåller verktyg för programmering av AMD-grafikprocessorer (GPU:er), från lågnivåkärnor till avancerade slutanvändarapplikationer. Specifikt tillhandahåller ROCm HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL och OpenMP-verktyg, inklusive kompilatorer, högnivåbibliotek, felsökare, analysatorer och körtider.
ROCm stöddes ursprungligen endast på Linux-system, men nu har stöd för Windows-system lagts till.
Dokumentation:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Efter att ha läst denna mening kanske du fortfarande inte vet vad den gör, så låt oss jämföra den med NVIDIAs CUDA, som visas i figuren nedan:
Är inte detta förståeligt, CUDA kallar NVIDIAs GPU, och ROCm anropar AMD:s GPU.
Komponentstöd under olika system
Kompatibilitetslista:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
ROCm innehåller faktiskt många bibliotek, verktyg och runtimes, se dokumentationen eller GitHub-arkivet för detaljer. GitHub-adress:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
GPU-stödlista under Windows-systemet:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
GPU-stödlista under Linux-systemet:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Vad är HIP?
Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) API är ett C++-runtime-API och kärnspråk som gör det möjligt för utvecklare att skapa portabla applikationer som körs på heterogena system med hjälp av CPU:er, AMD-GPU:er eller NVIDIA-GPU:er i en enda källkod. HIP tillhandahåller ett enkelt marshallingspråk för att komma åt AMD ROCM-backend eller NVIDIA CUDA-backend för att bygga och köra applikationskärnor.
Som du kan se i figuren förenar HIP gränssnittet, vilket gör det bekvämt för utvecklare att utveckla kod bara en gång, och HIP anropar de underliggande biblioteken i olika produkter för att anropa olika hårdvara. Fördelen med detta är att locka fler utvecklare att ansluta sig, annars är det omöjligt att konkurrera med NVIDIA-ekosystemet.
Dokumentation:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
GitHub-adress:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
AMD HIP SDK nedladdning för Windows:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
En enkel jämförelse mellan CUDA och ROCm
| kännetecken | CUDA | ROCm | | Utvecklare | NVIDIA | AMD | | öppen källkod | inte | vara | | Programmeringsmodell | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Hårdvarustöd | NVIDIA GPU | AMD-grafikkort | | ekosystem | Mogen, som stödjer ett brett utbud av bibliotek och ramverk | Det utvecklas snabbt för att stödja mainstream AI-ramverk | | kostnad | Högre är NVIDIA-GPU:er dyrare | lägre är AMD-GPU:er mer kostnadseffektiva | | flexibilitet | lägre, proprietär plattform | Högre, öppen källkodsplattform |
Hur väljer man?
Rekommenderade fall där ROCm väljs:
Begränsad budget: AMD-GPU:er är mer kostnadseffektiva och lämpliga för organisationer med en snäv budget.
Anpassning krävs: ROCm:s öppna källkodsnatur möjliggör djup anpassning och integration med befintlig infrastruktur.
Planerad migrering: ROCm:s kompatibilitet med CUDA-kod förenklar processen att migrera från NVIDIA-hårdvara.
Fokus på öppen källkod: ROCm:s öppna källkodsnatur stämmer överens med behoven hos organisationer som prioriterar transparens och flexibilitet.
Det rekommenderas att välja CUDA:
Prestandaprioriterat: NVIDIA-GPU:er utmärker sig i beräkningsintensiva uppgifter, vilket gör dem lämpliga för prestandakritiska applikationer.
Strävan efter användarvänlighet: CUDAs mogna ekosystem och enkla implementering gör det till ett pålitligt val för utvecklare.
Företagsnivåstöd: CUDAs omfattande ramstöd och optimeringar gör det till ett föredraget val för företagsnivå AI- och HPC-applikationer.
Redan med NVIDIA Investment: Organisationer som redan är djupt beroende av NVIDIA-ekosystemet kan vara bättre lämpade att fortsätta använda CUDA.
Hänvisning:
Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Inloggningen med hyperlänken är synlig. |
Föregående:RMSE, MSE, MAE, SD kort introduktionNästa:.NET/C# öppen källkods-DNS-tjänst byggd av Technitium DNS Server
|
