为什么做GPU计算，深度学习用amd显卡的很少，基本都nvidia？
的确，目前在深度学习领域，英伟达（NVIDIA）的GPU占据了绝对的市场主导地位，而AMD的GPU用户相对较少。这背后并非偶然，而是多种因素综合作用的结果，涉及技术生态、软件支持、硬件性能以及历史积累等多个层面。
要深入理解这一点，我们可以从以下几个角度来分析：
1. CUDA生态系统的强大和成熟度：
这是AMD在这场竞赛中最大的“硬伤”。英伟达很早就看到了并行计算和GPU通用计算的潜力，并围绕其GPU硬件生态大力投入，构建了一个名为CUDA（Compute Unified Device Architecture）的并行计算平台和编程模型。
CUDA的独特性和早期部署： CUDA是一个专有的并行计算软件平台和编程模型，它允许开发者使用C/C++等高级语言直接编写在英伟达GPU上运行的代码。在深度学习兴起之前，CUDA就已经在科学计算、高性能计算等领域积累了相当的优势。
深度学习框架的支持： 当深度学习技术开始爆发时，主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch，都优先且深度地集成了对CUDA的支持。这意味着，绝大多数深度学习的研究者和工程师可以直接使用这些框架，并通过简单的配置就能在英伟达GPU上高效地运行模型。这些框架的底层计算库（如cuDNN、cuBLAS等）都是为英伟达GPU量身定制和高度优化的。
庞大的开发者社区和资源： 由于CUDA的广泛应用，围绕它形成了极其庞大和活跃的开发者社区。这意味着大量的教程、示例代码、优化技巧、第三方库以及问题解决方案都可以在网上轻松找到。新入门的开发者可以快速上手，遇到问题也更容易获得帮助。
“网络效应”的形成： 一旦英伟达凭借CUDA建立了领先地位，这种优势就形成了一个正向的“网络效应”。更多的开发者使用英伟达GPU，就会有更多的软件和工具支持英伟达GPU，这反过来又吸引更多的开发者选择英伟达GPU。
2. AMD的追赶与挑战：
AMD并非没有努力，但他们在GPU通用计算和深度学习领域的生态建设相对滞后。
ROCm的崛起与挑战： AMD推出的ROCm（Radeon Open Compute Platform）是其对标CUDA的开源软件栈。ROCm旨在为AMD GPU提供高性能的通用计算能力，并逐步增加了对深度学习框架的支持。然而，ROCm的推广和成熟度面临多重挑战：
软件支持的广度和深度： 尽管ROCm在不断进步，但与CUDA相比，它在支持的深度学习框架、库的全面性、优化程度以及稳定性上仍然存在差距。有些框架可能对ROCm的支持不够完善，或者需要更多的配置和调试才能运行。
硬件支持的限制： ROCm最初的重点是支持AMD的一些高端专业卡和数据中心卡，对于消费级显卡的兼容性和性能优化可能不如其专业卡。而深度学习的研究和开发很大程度上依赖于相对易得的消费级显卡。
开发者迁移成本： 对于已经习惯使用CUDA的开发者来说，转向ROCm意味着需要学习新的API、工具链和调试方法，这会增加迁移的成本和时间投入。
市场定位和历史积累： 传统上，AMD在游戏显卡市场积累了更多用户和品牌影响力。虽然其在专业计算领域也有产品（如Instinct系列），但在深度学习这个新兴领域，英伟达凭借先发优势，迅速占领了市场和开发者心智。
3. 硬件性能和架构的考量：
虽然近年来AMD在GPU硬件性能上与英伟达的差距不断缩小，甚至在某些方面有所超越（尤其是在游戏领域），但在深度学习的特定计算需求上，仍然有一些细节需要考虑。
张量核心（Tensor Cores）的优势： 英伟达从V100开始引入了专门用于加速矩阵乘法和卷积等深度学习核心操作的“张量核心”。这些硬件单元能够极大地提升低精度（如FP16、INT8）运算的效率，而这正是深度学习模型训练和推理的关键。AMD虽然也在努力提升其矩阵运算能力，但没有像英伟达那样明确且统一的硬件加速单元（例如其CDNA架构的Matrix Cores，但普及和集成度不如英伟达的Tensor Cores）。
显存带宽和容量： 大型深度学习模型对显存带宽和容量有很高要求。在同等价位下，英伟达和AMD的显卡在这方面各有优势，但这通常会与软件生态的整体效率结合起来看。
功耗和散热： 在数据中心和大规模部署场景下，功耗和散热是重要考量。英伟达在这些方面也投入了大量优化。
4. 市场和商业策略：
数据中心市场的深耕： 英伟达很早就将重心放在数据中心市场，通过其Tesla/Quadro/RTX专业卡和相应的软件驱动、优化工具，与各大云服务提供商（AWS, Azure, GCP等）和企业深度合作，牢牢抓住了服务器端的深度学习计算需求。
学术界和研究机构的影响： 英伟达通过赞助研究、提供GPU支持、举办比赛等方式，在学术界和研究机构中建立了强大的影响力，使得大量前沿研究都基于英伟达平台展开。
总结一下：
之所以现在深度学习领域使用英伟达显卡的用户远多于AMD，最核心的原因在于CUDA生态系统的先行和强大。它提供了一个成熟、稳定、高效且易于使用的开发环境，并得到了主流深度学习框架最广泛和深入的支持。这就像智能手机市场的“应用商店效应”，当生态系统足够完善时，用户和开发者就很难离开。
AMD虽然在硬件性能上不乏亮点，并且通过ROCm积极追赶，但要在深度学习这个高度依赖软件生态和开发者社区的领域，撼动英伟达的地位，还需要在软件栈的成熟度、开发者支持、生态建设以及市场推广方面付出巨大的努力，并需要时间来积累和建立信任。
简而言之，这是一个“软件决定硬件命运”的典型案例。英伟达通过先见之明和持续投入，构建了一个强大的软件壁垒，使得其硬件产品在深度学习领域具有了不可替代的吸引力。AMD需要做的，是不断优化其软件栈，吸引更多的开发者和框架支持，才能逐渐改变这一格局。
要深入理解这一点，我们可以从以下几个角度来分析：
1. CUDA生态系统的强大和成熟度：
这是AMD在这场竞赛中最大的“硬伤”。英伟达很早就看到了并行计算和GPU通用计算的潜力，并围绕其GPU硬件生态大力投入，构建了一个名为CUDA（Compute Unified Device Architecture）的并行计算平台和编程模型。
CUDA的独特性和早期部署： CUDA是一个专有的并行计算软件平台和编程模型，它允许开发者使用C/C++等高级语言直接编写在英伟达GPU上运行的代码。在深度学习兴起之前，CUDA就已经在科学计算、高性能计算等领域积累了相当的优势。
深度学习框架的支持： 当深度学习技术开始爆发时，主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch，都优先且深度地集成了对CUDA的支持。这意味着，绝大多数深度学习的研究者和工程师可以直接使用这些框架，并通过简单的配置就能在英伟达GPU上高效地运行模型。这些框架的底层计算库（如cuDNN、cuBLAS等）都是为英伟达GPU量身定制和高度优化的。
庞大的开发者社区和资源： 由于CUDA的广泛应用，围绕它形成了极其庞大和活跃的开发者社区。这意味着大量的教程、示例代码、优化技巧、第三方库以及问题解决方案都可以在网上轻松找到。新入门的开发者可以快速上手，遇到问题也更容易获得帮助。
“网络效应”的形成： 一旦英伟达凭借CUDA建立了领先地位，这种优势就形成了一个正向的“网络效应”。更多的开发者使用英伟达GPU，就会有更多的软件和工具支持英伟达GPU，这反过来又吸引更多的开发者选择英伟达GPU。
2. AMD的追赶与挑战：
AMD并非没有努力，但他们在GPU通用计算和深度学习领域的生态建设相对滞后。
ROCm的崛起与挑战： AMD推出的ROCm（Radeon Open Compute Platform）是其对标CUDA的开源软件栈。ROCm旨在为AMD GPU提供高性能的通用计算能力，并逐步增加了对深度学习框架的支持。然而，ROCm的推广和成熟度面临多重挑战：
软件支持的广度和深度： 尽管ROCm在不断进步，但与CUDA相比，它在支持的深度学习框架、库的全面性、优化程度以及稳定性上仍然存在差距。有些框架可能对ROCm的支持不够完善，或者需要更多的配置和调试才能运行。
硬件支持的限制： ROCm最初的重点是支持AMD的一些高端专业卡和数据中心卡，对于消费级显卡的兼容性和性能优化可能不如其专业卡。而深度学习的研究和开发很大程度上依赖于相对易得的消费级显卡。
开发者迁移成本： 对于已经习惯使用CUDA的开发者来说，转向ROCm意味着需要学习新的API、工具链和调试方法，这会增加迁移的成本和时间投入。
市场定位和历史积累： 传统上，AMD在游戏显卡市场积累了更多用户和品牌影响力。虽然其在专业计算领域也有产品（如Instinct系列），但在深度学习这个新兴领域，英伟达凭借先发优势，迅速占领了市场和开发者心智。
3. 硬件性能和架构的考量：
虽然近年来AMD在GPU硬件性能上与英伟达的差距不断缩小，甚至在某些方面有所超越（尤其是在游戏领域），但在深度学习的特定计算需求上，仍然有一些细节需要考虑。
张量核心（Tensor Cores）的优势： 英伟达从V100开始引入了专门用于加速矩阵乘法和卷积等深度学习核心操作的“张量核心”。这些硬件单元能够极大地提升低精度（如FP16、INT8）运算的效率，而这正是深度学习模型训练和推理的关键。AMD虽然也在努力提升其矩阵运算能力，但没有像英伟达那样明确且统一的硬件加速单元（例如其CDNA架构的Matrix Cores，但普及和集成度不如英伟达的Tensor Cores）。
显存带宽和容量： 大型深度学习模型对显存带宽和容量有很高要求。在同等价位下，英伟达和AMD的显卡在这方面各有优势，但这通常会与软件生态的整体效率结合起来看。
功耗和散热： 在数据中心和大规模部署场景下，功耗和散热是重要考量。英伟达在这些方面也投入了大量优化。
4. 市场和商业策略：
数据中心市场的深耕： 英伟达很早就将重心放在数据中心市场，通过其Tesla/Quadro/RTX专业卡和相应的软件驱动、优化工具，与各大云服务提供商（AWS, Azure, GCP等）和企业深度合作，牢牢抓住了服务器端的深度学习计算需求。
学术界和研究机构的影响： 英伟达通过赞助研究、提供GPU支持、举办比赛等方式，在学术界和研究机构中建立了强大的影响力，使得大量前沿研究都基于英伟达平台展开。
总结一下：
之所以现在深度学习领域使用英伟达显卡的用户远多于AMD，最核心的原因在于CUDA生态系统的先行和强大。它提供了一个成熟、稳定、高效且易于使用的开发环境，并得到了主流深度学习框架最广泛和深入的支持。这就像智能手机市场的“应用商店效应”，当生态系统足够完善时，用户和开发者就很难离开。
AMD虽然在硬件性能上不乏亮点，并且通过ROCm积极追赶，但要在深度学习这个高度依赖软件生态和开发者社区的领域，撼动英伟达的地位，还需要在软件栈的成熟度、开发者支持、生态建设以及市场推广方面付出巨大的努力，并需要时间来积累和建立信任。
简而言之，这是一个“软件决定硬件命运”的典型案例。英伟达通过先见之明和持续投入，构建了一个强大的软件壁垒，使得其硬件产品在深度学习领域具有了不可替代的吸引力。AMD需要做的，是不断优化其软件栈，吸引更多的开发者和框架支持，才能逐渐改变这一格局。
网友意见
如题，amd显卡除了打游戏，干工作好像没什么用。
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