NVIDIA獨家絕技輕松到手 AMD加速顯卡大招已成：支持CUDA代碼遷移

在GPU計算領域，AMD顯卡不止是面臨硬件性能問題，更重要的一點是NVIDIA的CUDA生態所向披靡，在HPC及AI等領域形成了壟斷，而且只支持NVIDIA自家硬件，不過這個問題也不是沒法解決，A卡照樣能兼容CUDA。

前幾天我們報道過國內的摩爾線程因為兼容CUDA一事引發老外熱議，還有人吐槽成立僅2年的GPU公司都比AMD做得好，這話其實也誇張了點，AMD的顯卡有自己的生態系統ROCM，而且是開放生態，兼容多個計算框架，比如PyTorch、Tensorflow、ONNX-RT、RAJA等。

至於CUDA兼容這個問題，AMD也可以解決開發者棘手的代碼遷移問題，最新的ROOM中支持HIPify工具，可以將基於 CUDA 的文件 (.cu) 轉換為 HIP 文件 (.cpp)，絕大多數CUDA API都可以一對一轉換為HIP API。

整個轉換大部分都是自動的，不過有部分內容可能需要手動干預，好在不會太繁雜。

AMD還提到了一個最新的例子，TempoQuest (TQI) 開發的AceCAST天氣研究和預報 (WRF) 軟件就從CUDA及OpenACC環境轉向了AMD平臺，可以在MI200系列加速卡上使用了。