要約:
- AIの発展に伴い、NvidiaのCUDA、IntelのoneAPI、AMDのROCmなど、主要なソフトウェアスタックがAIおよびHPCアプリケーションで競合している。
- CUDAはNvidiaのGPU向けの並列コンピューティングプラットフォームであり、PyTorchなどのAIフレームワークとの統合が高度に最適化されている。
- ROCmはAMDのオープンソースソフトウェアスタックであり、AMDおよびNvidiaのGPUをサポートし、HIPを介してクロスプラットフォーム開発が可能。
- oneAPIはインテルの統一クロスプラットフォームプログラミングモデルであり、SYCLを使用して異種ハードウェアアーキテクチャ上で実行可能。
- ChapelとJuliaは高性能なGPUプログラミング環境を提供する言語であり、ハードウェア環境に適応できる。
考察:
各ソフトウェアスタックには利点と欠点があり、CUDAの生態系が確立されている現在でも、ROCmやoneAPIのようなベンダーに依存しないソリューションが開発者にとって有利である場合がある。今後、これらのスタックに対するコミュニティのサポートやドキュメントが成長し続けることが重要であり、CUDAが現在は主導的であるが、将来的には状況が変わる可能性がある。
元記事: https://www.enterpriseai.news/2024/06/21/spelunking-the-hpc-and-ai-gpu-software-stacks/