在GPU计算领域AMD显卡不止是面临硬件性能问题

在GPU计算领域，AMD显卡不止是面临硬件性能问题，更重要的一点是NVIDIA的CUDA生态所向披靡，在HPC及AI等领域形成了垄断，而且只支持NVIDIA自家硬件，不过这个问题也不是没法解决，A卡照样能兼容CUDA。

前几天我们报道过国内的摩尔线程因为兼容CUDA一事引发老外热议，还有人吐槽成立仅2年的GPU公司都比AMD做得好，这话其实也夸张了点，AMD的显卡有自己的生态系统ROCM，而且是开放生态，兼容多个计算框架，比如PyTorch、Tensorflow、ONNX-RT、RAJA等。

至于CUDA兼容这个问题，AMD也可以解决开发者棘手的代码迁移问题，最新的ROOM中支持HIPify工具，可以将基于CUDA的文件(.cu)转换为HIP文件(.cpp)，绝大多数CUDAAPI都可以一对一转换为HIPAPI。

整个转换大部分都是自动的，不过有部分内容可能需要手动干预，好在不会太繁杂。

AMD还提到了一个最新的例子，TempoQuest(TQI)开发的AceCAST天气研究和预报(WRF)软件就从CUDA及OpenACC环境转向了AMD平台，可以在MI200系列加速卡上使用了。

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