打破CUDA的垄断
【关 键 词】 AI任务、软件堆栈、CUDA、ROCm、oneAPI
随着人工智能(AI)在各个领域的广泛应用，软件堆栈的选择对于满足以GPU为中心的AI任务的计算需求变得至关重要。软件堆栈是指协同工作以在计算系统上实现特定功能的软件组件集合。目前，Nvidia的CUDA、英特尔的oneAPI和AMD的ROCm是软件堆栈竞争中的三个主要参与者。
Nvidia的CUDA是一个专有的并行计算平台和软件堆栈，用于在其GPU上进行通用计算。CUDA提供了一个应用程序编程接口(API)，使软件能够利用Nvidia GPU的并行处理能力来加速计算。CUDA自2006年以来一直存在，拥有悠久的第三方支持历史和成熟的生态系统。许多库、框架和其他工具都专门针对CUDA和Nvidia GPU进行了优化。CUDA的长期支持是其相对于其他堆栈的主要优势之一。
AMD的ROCm是一个用于GPU计算的开源软件堆栈。与CUDA相比，ROCm的一个关键优势是它支持AMD和Nvidia GPU，从而实现跨平台开发。ROCm的一个独特功能是由异构计算可移植接口(HIP)实现的，它使开发人员能够创建可在不同GPU平台上运行的可移植应用程序。ROCm提供了一系列用于GPU编程的工具，包括C/C++编译器、Fortran编译器以及适用于各种领域的库。
英特尔的oneAPI是一种统一的跨平台编程模型，支持针对各种硬件架构和加速器进行开发。它支持多种架构，包括来自不同供应商的CPU、GPU、FPGA和AI加速器。oneAPI旨在为异构计算提供与供应商无关的解决方案，并利用SYCL等行业标准。oneAPI是一个开源平台，支持多种编程语言和框架。
尽管CUDA在生态系统开发方面处于领先地位，但其专有性质和硬件特异性可能会使ROCm和oneAPI成为某些开发人员更有利的解决方案。此外，随着时间的推移，这些堆栈的社区支持和文档将继续增长。如果担心供应商锁定并且在不同硬件架构上运行PyTorch模型的能力是优先事项，那么oneAPI可能是一个可行的选择。
除了这些软件堆栈，Chapel和Julia是两种高级HPC语言，提供了一种易于使用的语言解决方案，可提供高性能编码环境。Chapel是一种并行编程语言，旨在实现比当前编程语言更高级别的表达。Julia是一种既高级又快速的开放式技术计算语言，专为并行和分布式计算而设计。这两种语言都提供了一种高级且可移植的GPU编程方法，尽管可能会有一些性能损失，但开发人员通常愿意牺牲几个百分点的性能来换取易移植性。
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【原文作者】 半导体行业观察