|
|
2025-2-21 tarihinde 17:31:57 tarihinde yayınlandı
|
|
|
|
Şimdi teknoloji her geçen gün değişiyor ve güncellemeler ile yinelemeler çok hızlı oluyor! Bazı mesleki terimleri ve terimleri anlayamıyorum ve ne yaptıklarını da bilmiyorum. Son zamanlarda ROCm ve HIP adlı bazı makaleler okudum ve kafam karıştı.
ROCm nedir?
ROCm, AMD Instinct hızlandırıcıları ve AMD Radeon GPU'larından HPC ve yapay zeka iş yükü performansını çıkarırken endüstri yazılım çerçeveleriyle uyumluluğu koruyan optimize edilmiş açık kaynaklı bir yazılım platformudur. ROCm, düşük seviyeli çekirdeklerden gelişmiş son kullanıcı uygulamalarına kadar AMD grafik işlem birimleri (GPU) programlamak için araçlar sağlayan esas olarak açık kaynaklı yazılımlardan oluşan bir yazılım yığınıdır. Özellikle, ROCm HIP (Heterojen Hesaplama Taşınabilir Arayüzü), OpenCL ve OpenMP araçları sunar; bunlar arasında derleyiciler, yüksek seviyeli kütüphaneler, hata ayıklayıcılar, analizörler ve çalışma zamanları bulunur.
ROCm başlangıçta yalnızca Linux sistemlerinde destekleniyordu, ancak şimdi Windows sistemleri için de destek eklendi.
Belge:Bağlantı girişi görünür.
Bu cümleyi okuduktan sonra hâlâ ne yaptığını bilemeyebilirsiniz, bu yüzden aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi NVIDIA'nın CUDA'sı ile karşılaştıralım:
Bu anlaşılır mı, CUDA NVIDIA'nın GPU'suna, ROCm ise AMD'nin GPU'suna diyor.
Farklı sistemler altında bileşen desteği
Uyumluluk Listesi:Bağlantı girişi görünür.
ROCm aslında birçok kütüphane, araç ve çalışma zamanı içerir, detaylar için dokümantasyon veya GitHub deposunda görünebilirsiniz. GitHub adresi:Bağlantı girişi görünür.
Windows sistemi altında GPU destek listesi:Bağlantı girişi görünür.
Linux sistemi altında GPU destek listesi:Bağlantı girişi görünür.
HIP nedir?
Heterojen Hesaplama Taşınabilirlik Arayüzü (HIP) API, geliştiricilerin tek bir kaynak kodunda CPU, AMD GPU veya NVIDIA GPU'ları kullanarak heterojen sistemlerde çalışan taşınabilir uygulamalar oluşturmasına olanak tanıyan bir C++ çalışma zamanı API'si ve çekirdek dilidir. HIP, AMD ROCM arka uçuna veya NVIDIA CUDA arka uçuna erişmek için basit bir düzenleme dili sağlar ve uygulama çekirdekleri oluşturur ve çalıştırır.
Şekilden görebileceğiniz gibi, HIP arayüzü birleştirir, böylece geliştiricilerin sadece bir kez kod geliştirmesini kolaylaştırır ve HIP farklı ürünlerin temel kütüphanelerini farklı donanımları çağırmak için çağırır. Bunun avantajı, daha fazla geliştiricinin katılmak için çekilmesidir, aksi takdirde NVIDIA ekosistemiyle rekabet etmek imkansızdır.
Belge:Bağlantı girişi görünür.
GitHub adresi:Bağlantı girişi görünür.
Windows için AMD HIP SDK indir:Bağlantı girişi görünür.
CUDA ile ROCm'in basit bir karşılaştırması
| özellik | CUDA | ROCm | | Geliştiriciler | NVIDIA | AMD | | açık kaynak | değil | olmak | | Programlama modeli | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Donanım desteği | NVIDIA GPU | AMD GPU | | ekosistem | Olgun olmuş, çok çeşitli kütüphane ve çerçeveleri destekleyen | Ana akım yapay zeka çerçevelerini desteklemek için hızla evrilmektedir | | masraf | Daha yüksek olan NVIDIA GPU'lar daha pahalıdır | daha düşük olan AMD GPU'lar daha maliyet etkindir | | esneklik | Daha alçak, tescilli platform | Daha yüksek, açık kaynak platform |
Nasıl seçim yapılır?
ROCm seçildiği önerilen durumlar:
Sınırlı bütçe: AMD GPU'lar daha maliyet etkin ve bütçesi kısıtlı olan kuruluşlar için uygundur.
Özelleştirme Gerekli: ROCm'nin açık kaynak yapısı, mevcut altyapıyla derin özelleştirme ve entegrasyon sağlar.
Planlı Göç: ROCm'nin CUDA kodu ile uyumluluğu, NVIDIA donanımından geçiş sürecini basitleştirir.
Açık Kaynak Odak: ROCm'nin açık kaynak yapısı, şeffaflık ve esnekliği önceliklendiren kuruluşların ihtiyaçlarıyla uyumludur.
CUDA'yı seçmeniz önerilir:
Performans Öncelikli: NVIDIA GPU'lar, hesaplama yoğun görevlerde üstün performans açısından kritik uygulamalar için uygundurlar.
Kullanım kolaylığı arayışı: CUDA'nın olgun ekosistemi ve kolay dağıtımı, geliştiriciler için güvenilir bir tercih haline getiriyor.
Kurumsal Düzeyde Destek: CUDA'nın kapsamlı çerçeve desteği ve optimizasyonları, kurumsal düzeyde yapay zeka ve HPC uygulamaları için tercih edilen bir tercih haline gelmektedir.
NVIDIA Yatırım ile birlikte: NVIDIA ekosistemine derinden bağımlı olan kuruluşlar CUDA'yı kullanmaya devam etmek için daha uygun olabilir.
Referans:
Bağlantı girişi görünür.
Bağlantı girişi görünür.
Bağlantı girişi görünür.
Bağlantı girişi görünür.
Bağlantı girişi görünür. |
Önceki:RMSE, MSE, MAE, SD kısa girişÖnümüzdeki:.NET/C# Technitium DNS Server tarafından geliştirilen açık kaynak DNS hizmeti
|
