Возможно ли запустить CUDA на графических процессорах AMD?

Я хотел бы расширить свой набор навыков в вычислениях на GPU. Я знаком с raytracing и графикой в реальном времени (OpenGL), но следующее поколение графических и высокопроизводительных вычислений похоже на графические процессоры или что-то в этом роде.

В настоящее время я использую графическую карту AMD HD 7870 на своем домашнем компьютере. Могу ли я написать код CUDA для этого? (моя интуиция - нет, но поскольку Nvidia выпустила двоичные файлы компилятора, я могу ошибаться).

Второй более общий вопрос: где начать работу с графическими процессорами? Я уверен, что это часто задаваемый вопрос, но лучшее, что я видел, было от 08 ', и я считаю, что с тех пор поле изменилось.

Ответ 1

Нет, вы не можете использовать CUDA для этого. CUDA ограничена оборудованием NVIDIA. OpenCL будет лучшей альтернативой.

Сам Khronos имеет список ресурсов. Как и веб-сайт StreamComputing.eu. Для ваших конкретных ресурсов AMD вы можете посмотреть страницу AMD APP SDK.

Обратите внимание, что в настоящее время существует несколько инициатив по переводу/кросс-компиляции CUDA на разные языки и API. Одним из таких примеров является HIP. Обратите внимание, однако, что это все еще не означает, что CUDA работает на графических процессорах AMD.

Ответ 2

Вы можете запустить код NVIDIA® CUDA ™ на Mac, да и вообще на графических процессорах OpenCL 1.2, используя Coriander. Раскрытие: я автор. Пример использования:

cocl cuda_sample.cu
./cuda_sample

Результат:

Ответ 3

Вы не можете использовать CUDA для программирования GPU, поскольку CUDA поддерживается только устройствами NVIDIA. Если вы хотите изучить GPU Computing, я бы предложил вам одновременно запускать CUDA и OpenCL. Это было бы очень полезно для вас. Говоря о CUDA, вы можете использовать mCUDA. Он не требует NVIDIA GPU.

Ответ 4

Я думаю, что скоро это будет возможно в AMD FirePro GPU, см. пресс-релиз здесь, но ожидается поддержка 2016 Q1 для инструментов разработки

Программа раннего доступа для инструментов "Больцманн Инициатива" запланирована на 1 квартал 2016 года.

Ответ 5

Угу.:) Вы можете использовать Hipify для очень простого преобразования кода CUDA в код HIP, который может быть скомпилирован как на AMD, так и на оборудовании nVidia. Вот несколько ссылок

GPUOpen очень классный сайт от AMD, у которого есть множество инструментов и программных библиотек, которые помогут с различными аспектами графических процессоров, многие из которых работают на обеих платформах

HIP Github Repository, показывающий процесс для hipify

Блог HIP GPUOpen

Ответ 6

Я использовал Nsight для программирования для CUDA, это довольно круто. Также вы можете попробовать Profile, графический плагин сообщает вам, сколько ресурсов вы используете.

вот ссылка: http://www.nvidia.com/object/nsight.html

Ответ 7

По состоянию на 2019_10_10 я НЕ проверял его, но есть проект "GPU Ocelot"

http://gpuocelot.gatech.edu/

что согласно его рекламе пытается скомпилировать код CUDA для различных целей, включая AMD GPU.