要約:
- AIとHPCのアプリケーションが計算能力の限界に挑戦する中、NvidiaのCUDA、IntelのoneAPI、AMDのROCmの3つの主要なソフトウェアスタックが競合
- NvidiaのCUDAはAIとGPU重視のHPCタスクのソフトウェアスタックで主導的で、PyTorchとの統合が効率的
- AMDのROCmはオープンソースであり、AMDとNvidiaのGPUをサポートしてクロスプラットフォーム開発を可能にする
- IntelのoneAPIはベンダーに依存せず、異種ハードウェアで実行可能であり、PyTorchとの統合は進行中
- 新しい言語であるChapelとJuliaは並列HPCクラスター向けに設計されており、ハードウェア環境に適応するアプリケーションを構築しやすい
感想:
異なるベンダーのハードウェアに対応するオープンソースのソリューションであるROCmやoneAPIは、CUDAに対して一部の開発者にとって有益な選択肢となる可能性があります。ChapelとJuliaのような新しい言語は、ハードウェアの詳細を隠すが、可搬性を提供するため、性能にわずかなペナルティを負うことがあるものの、開発者はそのトレードオフを受け入れることが多いようです。
元記事: https://www.enterpriseai.news/2024/06/21/spelunking-the-hpc-and-ai-gpu-software-stacks/