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：
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专有性：CUDA仅适用于NVIDIA的GPU。
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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。
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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：
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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。
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兼容性：主要支持AMD的GPU，但也在向其他厂商的硬件开放。
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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。 |
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| 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 |
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| 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：
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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 |
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| cuRAND |
随机数生成（random number generation，RNG) |
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| 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 |
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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 |
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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 |
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| Nvidia Performance Primitive |
提供GPU加速的图像、视频和信号处理功能 |
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| 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< |
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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。 |
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| NCCL |
RCCL |
多GPU、多节点通信 |
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深度学习/人工智能库
| Nvidia |
AMD |
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2.4 开发工具
| Nvidia |
AMD |
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3 总结
CUDA和ROCm对比总结如下：
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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。
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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。
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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。
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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。