AMD|NVIDIA独家绝技轻松到手 AMD加速显卡大招已成:支持CUDA代码迁移

在GPU计算领域,AMD显卡不止是面临硬件性能问题,更重要的一点是NVIDIA的CUDA生态所向披靡,在HPC及AI等领域形成了垄断,而且只支持NVIDIA自家硬件,不过这个问题也不是没法解决,A卡照样能兼容CUDA 。
前几天我们报道过国内的摩尔线程因为兼容CUDA一事引发老外热议,还有人吐槽成立仅2年的GPU公司都比AMD做得好,这话其实也夸张了点,AMD的显卡有自己的生态系统ROCM,而且是开放生态,兼容多个计算框架,比如PyTorch、Tensorflow、ONNX-RT、RAJA等 。
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至于CUDA兼容这个问题,AMD也可以解决开发者棘手的代码迁移问题,最新的ROOM中支持HIPify工具,可以将基于 CUDA 的文件 (.cu) 转换为 HIP 文件 (.cpp),绝大多数CUDA API都可以一对一转换为HIP API 。
【AMD|NVIDIA独家绝技轻松到手 AMD加速显卡大招已成:支持CUDA代码迁移】整个转换大部分都是自动的,不过有部分内容可能需要手动干预,好在不会太繁杂 。
AMD还提到了一个最新的例子,TempoQuest (TQI) 开发的AceCAST天气研究和预报 (WRF) 软件就从CUDA及OpenACC环境转向了AMD平台,可以在MI200系列加速卡上使用了 。
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