简单介绍一下ROCm以及如何部署

1.ROCm下载
1.1下载安装
注意:ROCm目前仅限在Linux系统下可用,Windows暂不支持

安装步骤如下 官网下载:amdgpu-install_xxxxxx.xxxxxx_all.deb amd官网链接: [https://www.amd.com/en/support/kb/release-notes/rn-amdgpu-unified-linux-22-20]

sudo apt update && sudo apt upgrade
sudo apt install wget gnupg2
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/5.4/ubuntu/jammy/amdgpu-install_5.4.50400-1_all.deb
sudo apt install ./amdgpu-install_5.4.50400-1_all.deb
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/5.4/ubuntu/focal/amdgpu-install_5.4.50400-1_all.deb
sudo apt-get install ./amdgpu-install_5.4.50400-1_all.deb
sudo amdgpu-install --usecase=rocm,hip,mllib --no-dkms
sudo usermod -a -G video,render $LOGNAME


1.2验证

rocm-smi
/opt/rocm/bin/rocminfo
/opt/rocm/opencl/bin/clinfo


2.ROCm介绍
ROCm是AMD的开源GPU计算软件堆栈,旨在提供一个可移植、高性能的GPU计算平台。ROCm支持AMD的GPU和APU,以及x86和ARM架构的处理器,提供了与CUDA相似的编程模型,使得在AMD GPU上编写和运行GPU计算应用程序变得更加容易。

ROCm的主要组成部分包括:

ROCm驱动程序:用于管理AMD GPU和APU的硬件资源,提供GPU计算所需的基本功能。

ROCm编译器:包括AMD的HIP编译器和HCC编译器,用于将HIP和C++ AMP代码编译为底层GPU指令。

ROCm运行时库:包括AMD的HIP运行时库和HCC运行时库,提供GPU计算所需的核心功能,如内存管理、线程调度、并发控制等。

ROCm工具集:包括AMD的GPU调试器、性能分析器、代码优化工具等,用于帮助开发人员调试和优化GPU计算应用程序。

ROCm的目标是成为一个全面的GPU计算平台,支持各种编程语言和应用场景。它已经得到了广泛的应用,尤其是在深度学习、科学计算和大数据分析等领域。

ROCm是AMD的一个软件平台,用来加速GPU计算
A卡上编程模型使用的是HIP或者OpenCL,而运行环境是ROCm
N卡上,编程模型是CUDA,运行环境也是CUDA
Important features include the following
rocFFT:快速傅里叶变换库,用于加速频域计算任务。
rocBLAS:基本线性代数子程序库,用于加速矩阵计算任务。
rocRAND:随机数生成库,用于生成随机数序列。
rocSPARSE:稀疏矩阵计算库,用于加速稀疏矩阵计算任务。

3.HIP
HIP(Heterogeneous-Compute Interface for Portability)是AMD开发的一种GPU编程模型,旨在实现GPU代码的可移植性。HIP提供了一组C++类和函数,允许开发人员在AMD和NVIDIA GPU上编写可移植的代码。HIP的编程模型与CUDA相似,但是它是一个开放的标准,不依赖于任何特定的GPU厂商。

HIP是一种编程模型,对标CUDA编程模型。
HIP 可以说是 CUDA API 的”山寨克隆“版。除了一些不常用的功能(e.g. managed memory)外,几乎全盘拷贝 CUDA API,是 CUDA 的一个子集。
HIP is a C++ runtime API 。我们使用C++语言,可以调用HIP的API来进行编程。
HIP可以运行在ROCm平台,也可以运行在CUDA平台。
所以他可以运行在A卡,但是也可以运行在N卡上(N卡主要还是CUDA) 。
HIP 的API和CUDA非常类似,大多数情况下他们代码稍加修改就可以直接转换。

3.1.CUDA转HIP
HIP提供了移植工具 “hipify”,可以帮助你将cuda源代码转换成HIP。虽然HIP和CUDA具有相似的编程模型,但是它们在一些细节上有所不同,因此转换后的代码可能需要进行一些手动调整和修改,以确保其在AMD GPU上能够正确运行。
此外,由于AMD和NVIDIA GPU具有不同的架构和指令集,因此在不同的GPU上运行HIP和CUDA应用程序时,性能可能会有所差异。因此,在将CUDA应用程序移植到AMD GPU上时,需要进行一些性能测试和优化,以确保其在AMD GPU上能够获得最佳性能。

链接: https://www.anandtech.com/show/9792/amd-sc15-boltzmann-initiative-announced-c-and-cuda-compilers-for-amd-gpus

cuda代码a卡实现

3.2 HIPify
链接: [https://docs.amd.com/bundle/HIPify-Reference-Guide-v5.4/page/HIPify.html]

HIPify是AMD ROCm软件堆栈的核心组件之一,也被许多其他GPU软件堆栈所支持。它使得将现有的CUDA代码移植到AMD GPU上变得更加容易,从而加速应用程序的开发和部署。

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