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ROCm ist eine offene, produktionsgerechte Softwareplattform mit Treibern, Bibliotheken und Entwicklertools zur Programmierung von AMD GPUs.
Sie unterstützt HPC- und KI-Workloads, sodass Entwickler Modelle mit bekannten Frameworks wie PyTorch in großem Umfang trainieren und bereitstellen können.
AMD Instinct GPUs sind für das Training von KI-Modellen, die Ausführung von Inferenzdiensten und HPC-Simulationen konzipiert.
AMD Radeon GPUs wurden für KI-gestütztes Gaming und Echtzeitgrafiken, kreative Workflows und lokale LLMs entwickelt.
Sie können viele Workloads auf AMD GPUs ausführen, ohne den Code zu ändern. Wenn Änderungen erforderlich sind, hilft Ihnen das HIPIFY-Tool, vorhandenen CUDA-Code mit minimaler Unterbrechung in ROCm-kompatiblen HIP-Code zu konvertieren.
Nutzen Sie das kostenlose Guthaben für die AMD Developer Cloud, exklusive Schulungen, monatliche AMD GPU Gewinnspiele und Community-Support zur Unterstützung Ihrer KI-Entwicklung.
Sowohl ROCm als auch CUDA sind Plattformen für die Programmierung von GPUs, unterscheiden sich jedoch in ihrem Ansatz.
ROCm ist ein vollständiger, produktionsreifer Open-Source-Software-Stack, der mit einer Vielzahl von AMD GPUs kompatibel ist. Er unterstützt robuste Tools, KI-Modelle und Frameworks, einschließlich PyTorch, TensorFlow, JAX und mehr. Die Plattform bietet die Flexibilität zur Anpassung, Änderung und Optimierung bestimmter Umgebungen und Anforderungen – und wird von einem dynamischen offenen Ökosystem für schnellere Innovationen unterstützt.
CUDA ist die proprietäre Plattform von NVIDIA, die eng in die Hardware integriert ist. Obwohl CUDA ausgereift ist, kann sein geschlossenes Ökosystem Entwickler binden und die Auswahl einschränken.
Viele AMD Instinct GPUs, AMD Radeon GPUs und iGPUs in ausgewählten AMD Ryzen™ AI Prozessoren sind mit ROCm Software kompatibel, sodass Entwickler eine große Auswahl an Produkten haben. Sehen Sie sich die Matrizen unten an, um detaillierte Informationen zur GPU-Kompatibilität für Computing- und Grafik-Workloads zu erhalten. Außerdem stehen Ihnen unterstützte Open-Source-Frameworks, Bibliotheken, Tools und Systemanforderungen zur Verfügung.
Kompatibilitätsmatrix: Instinct und Radeon für ROCm Computing-Workloads >
Kompatibilitätsmatrix: Radeon und Ryzen für ROCm Grafik-Workloads >
ROCm wird hauptsächlich für GPU-beschleunigte KI- und HPC-Workloads verwendet, insbesondere für Deep-Learning-Training, Feinabstimmung und Inferenz in Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und JAX.
Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören:
Entwickler können vorhandene Codebases mit minimalen Änderungen auf AMD GPUs ausführen.
Das AMD Entwickler-Community-Forum und der AMD Entwickler-Discord-Server ermöglichen es Ihnen, direkt mit anderen Entwicklern und AMD Experten zu kommunizieren, um Fragen zu erörtern und Probleme zu beheben. Sie können auch einen Bug auf GitHub melden.
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