在GPU計(jì)算領(lǐng)域，AMD顯卡不止是面臨硬件性能問(wèn)題，更重要的一點(diǎn)是NVIDIA的CUDA生態(tài)所向披靡，在HPC及AI等領(lǐng)域形成了壟斷，而且只支持NVIDIA自家硬件，不過(guò)這個(gè)問(wèn)題也不是沒(méi)法解決，A卡照樣能兼容CUDA。
前幾天我們報(bào)道過(guò)國(guó)內(nèi)的摩爾線程因?yàn)榧嫒軨UDA一事引發(fā)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(shí)也夸張了點(diǎn)，AMD的顯卡有自己的生態(tài)系統(tǒng)ROCM，而且是開(kāi)放生態(tài)，兼容多個(gè)計(jì)算框架，比如PyTorch、Tensorflow、ONNX-RT、RAJA等。
至于CUDA兼容這個(gè)問(wèn)題，AMD也可以解決開(kāi)發(fā)者棘手的代碼遷移問(wèn)題，最新的ROOM中支持HIPify工具，可以將基于 CUDA 的文件 (.cu) 轉(zhuǎn)換為 HIP 文件 (.cpp)，絕大多數(shù)CUDA API都可以一對(duì)一轉(zhuǎn)換為HIP API。
整個(gè)轉(zhuǎn)換大部分都是自動(dòng)的，不過(guò)有部分內(nèi)容可能需要手動(dòng)干預(yù)，好在不會(huì)太繁雜。
AMD還提到了一個(gè)最新的例子，TempoQuest (TQI) 開(kāi)發(fā)的AceCAST天氣研究和預(yù)報(bào) (WRF) 軟件就從CUDA及OpenACC環(huán)境轉(zhuǎn)向了AMD平臺(tái)，可以在MI200系列加速卡上使用了。
