House of ROC: AMDs Alternative zu CUDA

Fazit

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die ROCm-Plattform ein junges und ambitioniertes Projekt ist. Der Software-Stack aus dem Haus AMD baut über das gesamte Gerüst auf Open Source: Kernel-Treiber, Laufzeitumgebung, Compiler, Bibliotheken. hc kann zu einer ausdrucksstarken Sprache avancieren, die den Boiler-Plate-Anteil des Quelltextes in realen Projekten drastisch reduziert. Es wird sich zeigen, wie stabil die hc-API ist und inwiefern sie sich neben C++17 für Device-Operationen behaupten kann. AMD plant unterschiedliche Algorithmen der parallelen STL in C++17 auch auf die GPU zu bringen.

Es lohnt sich, das ROCm-Projekt im Blick zu behalten, auch wenn in der aktuellen Version 1.5 die elementaren Dinge wie die Dokumentation, der Profiler und der Debugger noch nicht reif genug für den Projekteinsatz sind. Die ROCm-Infrastruktur und die AMD-Hardware scheinen aber in den Startlöchern zu stehen, um eine Aufholjagd mit CUDA und Nvidia zu bestreiten. Die Ende Juni erscheinende Deep-Learning-Bibliothek MIOpen sowie das Erscheinen der neuen Vega-Familie von AMD-Grafikkarten zur SIGGRAPH 2017, sind ein weiteres klares Indiz dafür. (rme)

Peter Steinbach
ist Scientific Software Engineer bei Scionics Computer Innovation GmbH in Dresden und arbeitet in dieser Rolle als interner Dienstleister und Berater für das Max-Planck Institut für molekulare Zellbiologie und Genetik vor allem im Bereich HPC, GPU-Programmierung und Performance-Engineering.

Technische Unterstützung und Feedback haben Matthias Werner (ZiH, TU Dresden) und Robert Haase (Scionics) gegeben.