已经是2021下半年了，AMD显卡（ROCm）对深度学习的支持到底怎么样了？
行，我跟你唠唠AMD显卡（ROCm）在深度学习方面的现况。都2021年下半年了，这事儿确实是个值得关注的点，毕竟NVIDIA在AI领域一家独大也不是一天两天了，AMD一直想有所作为。
ROCm 的发展历程和现状：一直在努力，但还有得追
ROCm（Radeon Open Compute platform）是AMD推出来的一整套用于高性能计算的开源软件栈，深度学习是其中的重头戏。AMD的意思很明白，就是想让自家的GPU也能在AI训练和推理上和NVIDIA掰掰手腕。
过去几年，ROCm的发展确实可以用“稳步推进”来形容，但要说“成熟”“无缝支持”，那还真就差了点意思。AMD在这上面砸了不少钱和人力，也在不断吸取用户反馈。
深度学习框架的支持情况：这是大家最关心的
说到底，我们用显卡跑深度学习，主要还是看它能不能好好地跟TensorFlow、PyTorch这些主流框架集成。
PyTorch： 这是目前AI圈里最火的框架之一，也是AMD在这块投入最多、进展最明显的地方。ROCm对PyTorch的支持是越来越好，官方也在积极跟进。你现在能找到不少使用AMD显卡跑PyTorch的教程和案例。AMD甚至还专门推出了一个针对PyTorch优化的ROCm版本。所以，如果你主要用PyTorch，AMD显卡是有机会上车的，而且体验会比以前好很多。
TensorFlow： 这个老牌框架也是很多人的选择。ROCm对TensorFlow的支持一直在进行，但整体来说比PyTorch要慢半拍，或者说支持的成熟度上还要弱一些。不过，AMD也在努力推动TensorFlow的ROCm版本。如果你是TensorFlow重度用户，可能需要多做些功课，看看你需要的版本和操作是否已经得到ROCm的稳定支持。有时可能需要编译特定版本的TensorFlow或者使用一些临时的解决方案。
其他框架/库： 像MXNet、ONNX Runtime这些，ROCm也都有不同程度的支持，但同样，成熟度和易用性可能参差不齐。对于一些小众或者非常新的框架，支持可能就会比较滞后，甚至没有。
实际使用体验：理论和实践的差距
硬件支持： 这是个老生常谈的问题，也是很多人吐槽的地方。早期的ROCm对GPU型号的支持非常挑剔，很多消费者级别的显卡（比如消费级RX系列）根本不在支持列表上。到了2021年下半年，情况有所改善，AMD开始逐步增加对更多消费级显卡的支持，比如RX 6000系列的一些型号。但你还是要仔细核对一下，你手里的具体型号是否在ROCm的官方支持列表里，否则很容易遇到驱动不兼容、算力跑不满的情况。
安装配置： 相较于NVIDIA的CUDA，ROCm的安装和配置通常会更复杂一些，尤其是在Windows环境下。在Linux下，尤其是Ubuntu等主流发行版上，体验会好一些，但依然可能需要一些折腾。很多时候需要自己编译一些组件，或者从特定仓库安装。这对于不熟悉Linux或者不想花太多时间在环境配置上的用户来说，门槛还是比较高的。
性能和优化： 即使你的显卡被支持，也跑起来了，性能表现如何也是个问题。虽然硬件本身算力不弱，但由于软件生态和优化的积累不如NVIDIA，在一些复杂的模型或者特定的操作上，性能可能无法完全发挥出来，或者说没有达到理论上的最优。AMD一直在通过优化驱动和ROCm库来提升性能，但这是一个持续的过程。
社区和文档： NVIDIA的CUDA生态非常成熟，有大量的教程、论坛讨论、开源项目以及完善的文档。ROCm在这方面也在进步，官方文档在不断完善，社区也在逐渐活跃，但总体上还是不如NVIDIA那样“触手可及”。你可能会遇到问题时，找不到现成的答案，或者需要翻阅一些英文论坛才能找到解决方案。
优势和潜力：AMD并非没有亮点
尽管存在不少挑战，我们也不能忽视AMD的努力和潜在优势：
开源和开放性： ROCm是开源的，这意味着开发者可以深入了解其底层原理，甚至贡献代码。这对希望更自由定制和优化的用户来说是个吸引点。同时，这种开放性也避免了被单一厂商“锁死”的风险。
硬件性价比： 在同等价位下，AMD显卡的原始算力（比如FP32吞吐量）有时会比NVIDIA显卡更有优势，尤其是在一些专业领域或消费级市场。如果ROCm能跟上，可能会提供更好的性价比选择。
异构计算和内存带宽： AMD在一些技术上，比如内存带宽方面，是有其独到之处的，这些对于某些类型的AI工作负载可能非常有利。
总结一下：现在能用，但别期望太完美
到了2021年下半年，如果你想用AMD显卡（ROCm）来做深度学习，我的建议是：
1. 明确你的框架和需求： 如果你主要用PyTorch，那么现在是相对比较容易上手的时期，可以尝试一下。如果你依赖TensorFlow或其他框架，建议先做详细的调研，看看你需要的具体版本和功能是否支持。
2. 仔细核对硬件和软件兼容性： 一定要上AMD官网查清楚你的显卡型号是否在ROCm支持列表里，并且选择对应的ROCm版本和操作系统。别抱有侥幸心理。
3. 做好“折腾”的准备： 安装配置过程可能比你想象的要复杂，遇到问题也需要耐心去解决。如果你对技术有一定研究，或者乐于尝试新事物，这反而是个学习和挑战的机会。
4. 性能预期要现实： 不要期待能立刻达到同级别NVIDIA显卡在CUDA下的性能水平。优化和生态的积累还需要时间。
总的来说，AMD在ROCm和深度学习上的支持是“看得见的进步”，它不再是那个“几乎不能用”的状态了。对于一些愿意尝试和愿意花时间去适配的用户来说，现在已经可以成为一个可行的选择，甚至在某些场景下能提供不错的性价比。但对于大多数追求省心、高效、即插即用的用户，尤其是在专业领域，NVIDIA的生态系统目前依然是更稳妥、更便捷的选择。AMD还需要时间来缩小差距，特别是要把ROCm的易用性和稳定性做得更好，覆盖更多的硬件型号，以及持续优化性能。
ROCm 的发展历程和现状：一直在努力，但还有得追
ROCm（Radeon Open Compute platform）是AMD推出来的一整套用于高性能计算的开源软件栈，深度学习是其中的重头戏。AMD的意思很明白，就是想让自家的GPU也能在AI训练和推理上和NVIDIA掰掰手腕。
过去几年，ROCm的发展确实可以用“稳步推进”来形容，但要说“成熟”“无缝支持”，那还真就差了点意思。AMD在这上面砸了不少钱和人力，也在不断吸取用户反馈。
深度学习框架的支持情况：这是大家最关心的
说到底，我们用显卡跑深度学习，主要还是看它能不能好好地跟TensorFlow、PyTorch这些主流框架集成。
PyTorch： 这是目前AI圈里最火的框架之一，也是AMD在这块投入最多、进展最明显的地方。ROCm对PyTorch的支持是越来越好，官方也在积极跟进。你现在能找到不少使用AMD显卡跑PyTorch的教程和案例。AMD甚至还专门推出了一个针对PyTorch优化的ROCm版本。所以，如果你主要用PyTorch，AMD显卡是有机会上车的，而且体验会比以前好很多。
TensorFlow： 这个老牌框架也是很多人的选择。ROCm对TensorFlow的支持一直在进行，但整体来说比PyTorch要慢半拍，或者说支持的成熟度上还要弱一些。不过，AMD也在努力推动TensorFlow的ROCm版本。如果你是TensorFlow重度用户，可能需要多做些功课，看看你需要的版本和操作是否已经得到ROCm的稳定支持。有时可能需要编译特定版本的TensorFlow或者使用一些临时的解决方案。
其他框架/库： 像MXNet、ONNX Runtime这些，ROCm也都有不同程度的支持，但同样，成熟度和易用性可能参差不齐。对于一些小众或者非常新的框架，支持可能就会比较滞后，甚至没有。
实际使用体验：理论和实践的差距
硬件支持： 这是个老生常谈的问题，也是很多人吐槽的地方。早期的ROCm对GPU型号的支持非常挑剔，很多消费者级别的显卡（比如消费级RX系列）根本不在支持列表上。到了2021年下半年，情况有所改善，AMD开始逐步增加对更多消费级显卡的支持，比如RX 6000系列的一些型号。但你还是要仔细核对一下，你手里的具体型号是否在ROCm的官方支持列表里，否则很容易遇到驱动不兼容、算力跑不满的情况。
安装配置： 相较于NVIDIA的CUDA，ROCm的安装和配置通常会更复杂一些，尤其是在Windows环境下。在Linux下，尤其是Ubuntu等主流发行版上，体验会好一些，但依然可能需要一些折腾。很多时候需要自己编译一些组件，或者从特定仓库安装。这对于不熟悉Linux或者不想花太多时间在环境配置上的用户来说，门槛还是比较高的。
性能和优化： 即使你的显卡被支持，也跑起来了，性能表现如何也是个问题。虽然硬件本身算力不弱，但由于软件生态和优化的积累不如NVIDIA，在一些复杂的模型或者特定的操作上，性能可能无法完全发挥出来，或者说没有达到理论上的最优。AMD一直在通过优化驱动和ROCm库来提升性能，但这是一个持续的过程。
社区和文档： NVIDIA的CUDA生态非常成熟，有大量的教程、论坛讨论、开源项目以及完善的文档。ROCm在这方面也在进步，官方文档在不断完善，社区也在逐渐活跃，但总体上还是不如NVIDIA那样“触手可及”。你可能会遇到问题时，找不到现成的答案，或者需要翻阅一些英文论坛才能找到解决方案。
优势和潜力：AMD并非没有亮点
尽管存在不少挑战，我们也不能忽视AMD的努力和潜在优势：
开源和开放性： ROCm是开源的，这意味着开发者可以深入了解其底层原理，甚至贡献代码。这对希望更自由定制和优化的用户来说是个吸引点。同时，这种开放性也避免了被单一厂商“锁死”的风险。
硬件性价比： 在同等价位下，AMD显卡的原始算力（比如FP32吞吐量）有时会比NVIDIA显卡更有优势，尤其是在一些专业领域或消费级市场。如果ROCm能跟上，可能会提供更好的性价比选择。
异构计算和内存带宽： AMD在一些技术上，比如内存带宽方面，是有其独到之处的，这些对于某些类型的AI工作负载可能非常有利。
总结一下：现在能用，但别期望太完美
到了2021年下半年，如果你想用AMD显卡（ROCm）来做深度学习，我的建议是：
1. 明确你的框架和需求： 如果你主要用PyTorch，那么现在是相对比较容易上手的时期，可以尝试一下。如果你依赖TensorFlow或其他框架，建议先做详细的调研，看看你需要的具体版本和功能是否支持。
2. 仔细核对硬件和软件兼容性： 一定要上AMD官网查清楚你的显卡型号是否在ROCm支持列表里，并且选择对应的ROCm版本和操作系统。别抱有侥幸心理。
3. 做好“折腾”的准备： 安装配置过程可能比你想象的要复杂，遇到问题也需要耐心去解决。如果你对技术有一定研究，或者乐于尝试新事物，这反而是个学习和挑战的机会。
4. 性能预期要现实： 不要期待能立刻达到同级别NVIDIA显卡在CUDA下的性能水平。优化和生态的积累还需要时间。
总的来说，AMD在ROCm和深度学习上的支持是“看得见的进步”，它不再是那个“几乎不能用”的状态了。对于一些愿意尝试和愿意花时间去适配的用户来说，现在已经可以成为一个可行的选择，甚至在某些场景下能提供不错的性价比。但对于大多数追求省心、高效、即插即用的用户，尤其是在专业领域，NVIDIA的生态系统目前依然是更稳妥、更便捷的选择。AMD还需要时间来缩小差距，特别是要把ROCm的易用性和稳定性做得更好，覆盖更多的硬件型号，以及持续优化性能。
网友意见
时至今日，rocm开放式的平台不断发展，囊括的深度学习，多元从业开发，研究及科学家通过最新发布的miopen库获得支持机器学习.
工作负载的常用框架，更多的人能够在加速系统上运行深度学习工作负载，且不限于，图像和视频检测，自动驾驶，机器人。
如Tensorflow和pytorch得于rocm不断开发且支持机器学习框架，来加速优化工作负载，从而到全面的MIVSIONX计算机视觉和机器智能库的程序和应用.
更甚在ROCM上的高性能计算（hpc) 高性能计算工作负载有：分子动力学（药物研制与设计） 计算化学（化学与生物识别|核、物理和蛋白质化学）石油和天然气（逆时偏移）完胜进入计算科学新境界;
①而用于GPU加速的高性能计算编程模型：OpenMP 在多节点部署种计算负载转移给 GPU 且是ROCM支持通过OpenMP API使用pragma转移负载目标指令。
②HIP 可移植异构计算接口C++编程模型，gpu实现负载高度优化，HIPIFY工具将DUDA代码转化成HIP从而针对性驾予DUDA环境的代码编译，而标准库将以基础架构LLVM编译器和LIBC++
③OpenCL 接纳开放标准的ROCM异构系统并行编程
④Python 带有NUMBA的Anaconda而此类编程语言用于打规模数据分析解决处理科学和工程问题。
而最终ROC给我们带来优化库包括了 BLAS、FFT、RNG、SPARSE、NCCL(RCCL)和Eigen 期待Amd在加速器上的运行更出色功能的性能计算程序代码。
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