如今，GPU计算已成为现代人工智能不可或缺的一部分，其强大的并行处理能力为神经网络的训练提供了前所未有的速度，尤其是在处理庞大数据集时更是如虎添翼。
在这个领域中，英伟达毫无疑问是绝对的领导者，凭借其强大的CUDA构筑了一道坚不可摧的“护城河”。而与此同时，AMD多年来一直努力通过其开源的ROCm软件提供替代方案，形成了一场激烈的竞争。
当前，这场战斗正处于一个怎样的阶段呢？
CUDA与ROCm之争
2007 年，CUDA 横空出世，为开发人员提供了一种释放英伟达GPU 通用计算能力的方法。事实证明，这是革命性的，其在并行工作负载方面的性能远超CPU 的数量级。CUDA 的出现引发了 GPU 计算革命，实现了人工智能领域的突破。
2008 年，AMD 迅速做出回应，推出了“Close to Metal”，但这项专有技术未能引起足够的关注。2014 年，AMD 再次尝试，宣布推出异构系统架构 (HSA)，这是一个 GPU 计算的开放标准。但由于行业采用有限，HSA也未能取得成功。
最终在 2016 年，AMD 推出了 ROCm——一个面向Linux的GPU 计算开源平台。ROCm 提供了编译器、库和 HIP 编程语言等工具。HIP 被设计为一个“可移植平台”——一个 CUDA 克隆，允许开发人员以最小的更改移植他们的 CUDA 代码。
CUDA
CUDA是一种通用并行计算架构，它使开发者能够使用英伟达的GPU进行通用计算（也称为GPGPU，General-Purpose computing on Graphics Processing Units）。CUDA包括了一个名为 CUDA Instruction Set Architecture（ISA）的指令集，以及 GPU 内部专门针对并行计算优化的硬件引擎。此外，英伟达还提供了一系列开发工具包，如编译器、调试器和分析器，以及支持多种编程语言的 SDK，包括 C/C++、Fortran等。这些工具和支持使得 CUDA 广泛应用于各种领域，如科学计算、数据分析、机器学习等。
除了是并行计算架构外，CUDA还是 CPU 和 GPU 协调工作的通用语言。在CUDA 编程模型中，主要有 Host（主机）和 Device（设备）两个概念，Host 包含 CPU 和主机内存，Device 包含 GPU 和显存，两者之间通过 PCI Express 总线进行数据传输。
CUDA的主要特点包括：
- 并行计算：CUDA允许开发者使用GPU的大量核心进行并行计算，以加速各种计算密集型任务。
- 丰富的库 ：NVIDIA为CUDA提供了一系列高性能的库，如cuBLAS（线性代数）、cuFFT（快速傅里叶变换）和cuDNN（深度神经网络）等，以帮助开发者加速各种应用。
- 与多种编程语言和API集成 ：除了C和C++，CUDA也与Python（通过库如PyCUDA）、Java和Fortran等编程语言集成。此外，它还支持多种高级API，如OpenACC。
- 跨平台支持 ：CUDA支持多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS（尽管最新版本的macOS不再支持CUDA）。
- 高效内存管理：CUDA提供了高效的内存管理机制，包括全局内存、共享内存、常量内存等，可以最大限度地利用GPU的内存资源。
- 强大的工具支持：CUDA提供了一系列强大的工具支持，包括CUDA编译器、CUDA调试器、CUDA性能分析器等，可以帮助开发者更加高效地开发和调试CUDA程序。
英伟达Tesla 和 RTX 系列中的大多数卡都配备了一系列 CUDA 内核，旨在同时处理多个计算。这些内核与 CPU 内核类似，但它们封装在 GPU 上，可以并行处理数据。GPU 中可能嵌入了数千个这样的内核，使它们成为极其高效的并行系统，能够将以 CPU 为中心的任务直接卸载到 GPU。
CUDA的意义在于它提供了一种高效的通用计算平台，可以利用GPU的并行计算能力加速各种计算密集型任务。CUDA的出现，使得GPU不再局限于图形和图像处理，而是成为了一种通用的计算资源。
ROCm
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 支持HIP（类 CUDA）和 OpenCL 两种 GPU 编程模型，可实现 CUDA 到 ROCm 的迁移。
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。
2023 年 12 月，AMD 发布最新版本ROCm 6.0，该框架专门针对 AMD Instinct的综合软件堆栈进行了优化，特别适合生成式 AI 中的大型语言模型。除了支持AMD自家最新的Instinct MI300A/MIX300X AIGPU之外，ROCm 6.0还改进了低精度数学计算和注意力算法等方面的性能；新增hipSPARSELt库，可通过 AMD 的稀疏矩阵核心技术加速AI运算；新增对DeepSpeed、ONNX-RT和CuPy等库的支持；支持TensorFlow、JAX和PyTorch等主流AI框架。
与 CUDA 不同，ROCm 软件堆栈可以利用多个领域的优势，例如通用 GPGPU、高性能计算 (HPC) 和异构计算。它还支持微架构，包括RDNA和CDNA，适用于从人工智能、边缘计算到物联网/工业物联网等多种应用。
深入对比CUDA与ROCm
多年过去了，ROCm在与CUDA的激烈竞争中究竟处于何种地位？让我们深入对比，窥探这场技术之争的真相。
推出时间: CUDA 推出时间更早，积累更多，AMD 推出时间较晚且研发实力上有所差距。
生态系统: CUDA拥有完善的工具和库生态系统，这些工具和库针对高性能计算进行了优化，包括TensorFlow、PyTorch 和 cuDNN。ROCm同样拥有不断发展的工具和库生态系统，包括TensorFlow、PyTorch 和 MlOpen。但总的来说ROCm用户数远低于CUDA 。
框架迁移: 在训练推理过程中，当开发者需要做框架迁移，CUDA 这块支持显著优于 ROCm。
底层框架支持: ROCm 目前在底层框架支持上只针对少数主流框架，CUDA 相对完整很多，且底层框架软件商会优先适配英伟达硬件。
开源跟闭源: ROCm是一个开源平台，开发人员可以根据自己的特定需求定制 ROCm，CUDA 则是全闭源。
编译器: ROCm HCC 通用性更强，NVCC 只针对英伟达硬件去做的，在使用上专家认为主要是用户习惯的差异, 其余差异不大。
性能：CUDA和 ROCm 都旨在为各种应用提供高性能计算能力，每个平台的性能取决于具体的硬件配置和应用程序的优化。
未来的路还很长
总的来说，英伟达拥有巨大的领先优势，并且每年投资数十亿美元用于 CUDA 开发和生态系统扩展。
尽管AMD 在最近推出ROCm 6.0 时声称“我们已经超越了 CUDA”，但实现这一愿景需要大量资源，AMD ROCm要真正挑战 CUDA必须在性能和兼容性等方面加倍努力。
这场战斗还远未结束。
参考：
https://medium.com/@1kg/cuda-vs-rocm-the-ongoing-battle-for-gpu-computing-supremacy-82eb916fbe18
https://zhuanlan.zhihu.com/p/649931680?utm_id=0
https://zhuanlan.zhihu.com/p/645371638
http://www.taodudu.cc/news/show-6327957.html?action=onClick
https://www.electronicdesign.com/technologies/embedded/article/21254328/electronic-design-whats-the-difference-between-cuda-and-rocm-for-gpgpu-apps
https://blog.csdn.net/iCloudEnd/article/details/133294577
https://xueqiu.com/7697110006/275990881
