|
|
Опубліковано 2025-2-21 17:31:57
|
|
|
|
Тепер технології змінюються з кожним днем, а оновлення та ітерації надто швидкі! Я не розумію деяких професійних термінів і не знаю, що вони роблять. Нещодавно я прочитав кілька статей про ROCm і HIP і виглядав розгубленим.
Що таке ROCm?
ROCm — це програмна платформа з відкритим кодом, оптимізована для вилучення продуктивності HPC та AI робочих навантажень з прискорювачів AMD Instinct та GPU AMD Radeon, зберігаючи сумісність із галузевими програмними фреймворками. ROCm — це стек програмного забезпечення, що складається переважно з відкритого програмного забезпечення, що надає інструменти для програмування графічних процесорів AMD (GPU) — від низькорівневих ядер до просунутих кінцевих додатків. Зокрема, ROCm надає інструменти HIP (Heterogeneous Computing Portable Interface), OpenCL та OpenMP, включно з компіляторами, високорівневими бібліотеками, налагоджувачами, аналізаторами та програмами виконання.
Спочатку ROCm підтримувався лише на системах Linux, але тепер додано підтримку Windows.
Документації:Вхід за гіперпосиланням видно.
Після прочитання цього речення ви все ще можете не знати, що він робить, тож давайте порівняємо його з CUDA від NVIDIA, як показано на рисунку нижче:
Хіба це не зрозуміло, CUDA викликає GPU NVIDIA, а ROCm — GPU AMD.
Підтримка компонентів у різних системах
Список сумісності:Вхід за гіперпосиланням видно.
ROCm насправді містить багато бібліотек, інструментів і програм виконання, деталі дивіться документацію або репозиторій GitHub. Адреса GitHub:Вхід за гіперпосиланням видно.
Список підтримки GPU у системі Windows:Вхід за гіперпосиланням видно.
Список підтримки GPU у системі Linux:Вхід за гіперпосиланням видно.
Що таке HIP?
API Heterogeneous Compute Portability Interface (HIP) — це API для виконання C++ та мова ядра, яка дозволяє розробникам створювати портативні додатки, що працюють на гетерогенних системах із використанням CPU та AMD GPU або NVIDIA GPU в одному вихідному коді. HIP надає просту мову маршалінгу для доступу до бекенду AMD ROCM або NVIDIA CUDA для створення та запуску ядер додатків.
Як видно на рисунку, HIP уніфікує інтерфейс, що робить розробникам зручним розробляти код лише один раз, а HIP викликає бібліотеки різних продуктів для виклику різних апаратних компонентів. Перевага цього полягає в тому, щоб залучити більше розробників, інакше конкурувати з екосистемою NVIDIA неможливо.
Документації:Вхід за гіперпосиланням видно.
Адреса GitHub:Вхід за гіперпосиланням видно.
Завантаження AMD HIP SDK для Windows:Вхід за гіперпосиланням видно.
Просте порівняння CUDA та ROCm
| ознака | CUDA | ROCm | | Розробників | NVIDIA | AMD | | Відкритий код | не | бути | | Модель програмування | CUDA C/C++ | HIP、OpenCL、OpenMP | | Підтримка апаратного забезпечення | Відеокарта NVIDIA | Відеокарта AMD | | екосистема | Mature, підтримуючи широкий спектр бібліотек і фреймворків | Він швидко розвивається, підтримуючи основні AI-фреймворки | | вартість | Вищі карти NVIDIA дорожчі | нижчі AMD GPU є більш економічно ефективними | | Гнучкість | нижча, власна платформа | Вища, відкрита платформа |
Як обрати?
Рекомендовані випадки, коли обирається ROCm:
Обмежений бюджет: GPU AMD більш економічно вигідні та підходять для організацій із обмеженим бюджетом.
Потрібна кастомізація: Відкритий код ROCm дозволяє глибоко налаштовувати та інтегрувати з існуючою інфраструктурою.
Планована міграція: Сумісність ROCm з кодом CUDA спрощує процес міграції з апаратного забезпечення NVIDIA.
Відкритий орієнтир: відкритий характер ROCm відповідає потребам організацій, які ставлять прозорість і гнучкість на перше місце.
Рекомендується обирати CUDA:
Пріоритет продуктивності: GPU NVIDIA чудово справляються з обчислювальними завданнями, що робить їх придатними для критично важливих для продуктивності застосувань.
Прагнення до простоти використання: зріла екосистема CUDA та її легке впровадження роблять її надійним вибором для розробників.
Підтримка корпоративного рівня: Широка підтримка та оптимізації фреймворків CUDA роблять її улюбленим вибором для корпоративних AI та HPC-додатків.
Вже з інвестиціями в NVIDIA: Організації, які вже глибоко залежать від екосистеми NVIDIA, можуть краще продовжувати використовувати CUDA.
Посилання:
Вхід за гіперпосиланням видно.
Вхід за гіперпосиланням видно.
Вхід за гіперпосиланням видно.
Вхід за гіперпосиланням видно.
Вхід за гіперпосиланням видно. |
Попередній:Короткий вступ RMSE, MSE, MAE, SDНаступний:.NET/C# Відкритий DNS-сервіс, створений Technitium DNS Server
|
