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AI并行计算：CUDA和ROCm

news 2026/2/10 6:02:40

1 介绍

1.1 CUDA

CUDA（Compute 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 algebra，BLAS）

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 generation，RNG)

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

  • MIOpen：AMD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。

  • MIGraphX：AMD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。

  • MIVisionX：MIVisionX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。

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