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1.1 CUDA
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1.1 CUDA
CUDACompute Unified Device Architecture是Nvidia于2006年推出的一套通用并行计算架构旨在解决在GPU上的并行计算问题。其易用性和便捷性能够方便开发者方便的进行GPU编程充分利用GPU的并行能力可以大幅提高程序的性能。目前CUDA已成为GPU加速计算的事实标准。 自从CUDA诞生以来CUDA生态系统也迅速的发展包括了大量的软件开发工具、服务和解决方案。CUDA Toolkit包括了库、调试和优化工具、编译器和运行时库。
CUDA特点 专有性CUDA仅适用于NVIDIA的GPU。 成熟度CUDA拥有广泛的应用案例被广泛应用于学术研究和工业界。 生态系统CUDA有一个成熟且广泛的生态系统包括深度学习框架如TensorFlow和PyTorch、科学计算库和多种工具。
1.2 ROCm
AMD ROCm是Radeon Open Compute (platform)的缩写是2015年AMD公司为了对标CUDA生态而开发的一套用于HPC和超大规模GPU计算提供的开源软件开发平台ROCm只支持Linux平台。 同样ROCm包含一些列的开发工具、软件框架、库、编译工具、编程模型等。
ROCm特点 开放性作为一个开源项目ROCm旨在提供一个跨供应商的GPU计算解决方案。 兼容性主要支持AMD的GPU但也在向其他厂商的硬件开放。 生态系统虽然相对较新但正在迅速发展支持包括TensorFlow和PyTorch在内的多个深度学习框架。
2 CUDA和ROCm对比
2.1 编程模型和API NVIDIA AMD 功能描述 CUDA HIP 为C/C开发GPU加速程序提供全面的环境API、Runtime、编译器、调试工具等。 OpenCL OpenCL 面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准也是一个统一的编程环境便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码 OpenACC 并行计算指令研究人员和技术程序员最常用的GPU并行编程模型。 OpenMP OpenMP是一套编译器指令、库例程和环境变量的规范可用于指定Fortran和C/C程序中的高级并行性。
2.2 编译及工具链 NVIDIA AMD 功能描述 NVCC ROCmCC / HCC 编译器 CUDA-GDB ROCgdb debug工具 HIPify 将CUDA原生代码转换为HIP原生c代码 Nvidia Nsight ROCm Profiling Tools 性能分析工具 nvidia-smi rocm-msi 系统管理界面和命令行界面的工具 2.3 GPU加速库
CUDA和ROCm的基础框架提供众多的支持库包括基础数学库、AI支持库、通信库、并行库等一些列下面将列出来做个对照 数学库 NVIDIA AMD 功能描述 cuBLAS rocBLAS 基本线性代数库basic linear algebraBLAS cuFFT rocFFT 快速傅里叶变换库Fast Fourier Transforms CUDA Math Library 标准数学函数库 cuRAND 随机数生成random number generationRNG) cuSOLVER rocSOLVER 密集和稀疏直接求解器 cuSPARSE rocSPARSE / rocALUTION 稀疏矩阵BLAS cuTENSOR rocWMMA 张量线性代数库 AmgX 用于模拟和隐式非结构化方法线性解算器 并行算法库 NVIDIA AMD 功能描述 Thrust Parallel STL / rocThrust C并行算法和数据结构库 图像和视频库 NVIDIA AMD 功能描述 nvJPEG 用于JPEG解码的高性能GPU加速库 Nvidia Performance Primitive 提供GPU加速的图像、视频和信号处理功能 Nvidia Video Codec SDK 硬件加速视频编码和解码的一整套API、示例和文档网址:yii666.com 通信库 NVIDIA AMD 功能描述 NVSHMEM OpenSHMEM标准的GPU内存具有扩展以提高GPU性能。 NCCL RCCL 多GPU、多节点通信 深度学习/人工智能库 Nvidia AMD cuDNN深度神经网络基元库 TensorRT用于生产部署的高性能深度学习推理优化器和运行时 Nvidia Riva用于开发交互式情景AI会话应用的平台 Nvidia DeepStream SDK用于基于AI的视频理解和多传感器处理的实时流分析工具包 Nvidia DLI用于解码和增强图像和视频以加速深度学习应用的便携式开源库 MIOpenAMD的深度学习基元库提供不同运算符的高度优化和手动调整实现如卷积、批量归一化、池化、softmax、激活和递归神经网络RNN层用于训练和推理。 MIGraphXAMD的图形推理引擎可加速机器学习模型推理。AMD MIGraphX可以通过直接安装二进制文件或从源代码构建来使用。 MIVisionXMIVisionX工具包是一套全面的计算机视觉和机器智能库、实用程序和应用程序捆绑在一个工具包中。AMD MIVisionX提供高度优化的Khronos OpenVX™和OpenVX™扩展的开源实现沿着支持ONNX和Khronos NNEF™交换格式的卷积神经网络模型编译器和优化器。 2.4 开发工具 Nvidia AMD Nvidia DCGM数据中心管理 nvidia-smi系统管理界面和命令行界面的工具 Nvidia Nsight调试和性能分析工具 ROCm Data Center Tools数据中心环境中AMD GPU的管理 rocm-smi系统管理界面和命令行界面的工具 ROCm Profiling Tools性能分析工具 ROCmDebugger调试工具 3 总结
CUDA和ROCm对比总结如下 硬件支持 CUDA专注于NVIDIA的GPU而ROCm更注重提供跨平台的支持尽管目前主要针对AMD的GPU。 开放性 ROCm作为一个开源项目更加开放和灵活而CUDA是NVIDIA的专有技术。 生态系统和成熟度 CUDA拥有更成熟的生态系统和更广泛的应用案例。相比之下ROCm还在发展中但正在迅速成长。 性能 性能方面CUDA和ROCm都能提供优秀的计算能力但具体表现会根据应用场景和硬件配置而有所不同。
CUDA和ROCm都是用于高性能计算的平台特别是在GPU加速的情况下。它们提供了工具和库使得开发者能够有效地利用GPU来加速计算密集型任务选择CUDA还是ROCm主要取决于业务的特定需求、所使用的硬件以及对开放性的偏好。CUDA在高性能计算领域更加成熟和普遍但如果你使用AMD的硬件或者更倾向于使用开源技术ROCm是一个不断增长的选择。
