NVIDIA獨家絕技輕鬆到手 AMD加速顯示卡大招已成:支援CUDA程式碼遷移

在GPU計算領域,AMD顯示卡不止是面臨硬體性能問題,更重要的一點是NVIDIA的CUDA生態所向披靡,在HPC及AI等領域形成了壟斷,而且只支援NVIDIA自家硬體,不過這個問題也不是沒法解決,A卡照樣能相容CUDA。

前幾天我們報導過國內的摩爾執行緒因為相容CUDA一事引發老外熱議,還有人吐槽成立僅2年的GPU公司都比AMD做得好,這話其實也誇張了點,AMD的顯示卡有自己的生態系統ROCM,而且是開放生態,相容多個計算框架,比如PyTorch、Tensorflow、ONNX-RT、RAJA等。

至於CUDA相容這個問題,AMD也可以解決開發者棘手的程式碼遷移問題,最新的ROOM中支援HIPify工具,可以將基於 CUDA 的檔案 (.cu) 轉換為 HIP 檔案 (.cpp),絕大多數CUDA API都可以一對一轉換為HIP API。

整個轉換大部分都是自動的,不過有部分內容可能需要手動干預,好在不會太繁雜。

AMD還提到了一個最新的例子,TempoQuest (TQI) 開發的AceCAST天氣研究和預報 (WRF) 軟體就從CUDA及OpenACC環境轉向了AMD平台,可以在MI200系列加速卡上使用了。