AMD använder GPGPU (allmänna datoranvändning på grafikbehandlingsenheter) -teknologi på flera sätt för att förbättra prestandan för sina produkter, främst genom dess Radeon GPU:er och deras tillhörande programvarustackar som ROCM:
* opencl och rocm: AMD stöder OpenCL, en allmänt antagen öppen standard för heterogen dator, vilket gör att utvecklare kan skriva kod som körs på både CPU:er och GPU:er. ROCM (Radeon Open Compute-plattform) är AMD:s egen programplattform med öppen källkod som ger en mer optimerad miljö för GPGPU-programmering på Radeon GPU:er, ofta överträffar OpenCL i prestanda. Detta gör det möjligt för utvecklare att utnyttja GPU:s parallella bearbetningskraft för applikationer utöver grafikåtergivning.
* höft (heterogent datorgränssnitt för portabilitet): HIP är ett mjukvarumager som är utformat för att underlätta portingen av CUDA -koden (NVIDIA:s GPGPU -programmeringsspråk) till ROCM. Detta gör att utvecklare som har investerat i CUDA-utveckling för att relativt enkelt ta med sina applikationer till AMD:s plattform och utvidga ekosystemet för GPGPU-accelererad programvara tillgänglig på AMD-hårdvara.
* Optimerade drivrutiner och bibliotek: AMD optimerar kontinuerligt sina grafikdrivrutiner och tillhörande bibliotek för att förbättra prestanda för både grafik och GPGPU -arbetsbelastning. Dessa optimeringar inkluderar saker som förbättrad minneshantering, snabbare kärnutförande och bättre användning av GPU -resurser.
* Hårdvarudesign: Arkitekturen för AMD:s GPU:er är designad med GPGPU i åtanke. Detta inkluderar funktioner som:
* Många datorenheter: GPU:er har många bearbetningsenheter (beräkningsenheter) som fungerar parallellt, vilket möjliggör massiv genomströmning för beräkningsintensiva uppgifter.
* Högminnesbandbredd: Stora mängder högbandbreddminne är avgörande för GPGPU-applikationer för att mata data till datorenheterna effektivt.
* Optimerade samtrafik: Effektiv kommunikation mellan olika delar av GPU är avgörande för parallellbehandling för att gå smidigt.
* Applikationsacceleration: AMD:s GPGPU -funktioner utnyttjas i olika applikationer, till exempel:
* Maskininlärning: Träning och slutsatser av maskininlärningsmodeller påskyndas avsevärt med AMD GPU:er och ROCM.
* Scientific Computing: Simuleringar, modellering och dataanalys inom fält som fysik, kemi och teknik drar nytta av den parallella bearbetningskraften för AMD GPU:er.
* Videokodning/avkodning: Samma parallella bearbetningskraft hjälper till med snabb kodning och avkodning av video med hög upplösning.
* Finansiell modellering: Komplexa ekonomiska beräkningar ökar avsevärt.
I huvudsak kombinerar AMD:s strategi för GPGPU ett robust mjukvaruekosystem (OpenCL, ROCM, HIP) med hårdvara utformad för parallellbehandling för att tillhandahålla en konkurrenskraftig plattform för utvecklare som vill påskynda sina applikationer med GPU -dator. Fokus på öppna standarder och utvecklarverktyg syftar till att bredda antagandet och utnyttjandet av deras GPU:er utöver traditionell grafikåtergivning.
