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如果您一直关注 Nvidia 和 AMD，您可能知道这两家公司都喜欢使用的 GPU 规格。 例如，英伟达喜欢强调 CUDA 核心数量，以将其产品与 AMD 的卡区分开来，而 AMD 的计算单元也是如此。 我怎么能在我的电脑上运行这个例子 ？
cudaamd: 计算单元和 CUDA 核心之间有什么区别？
硬件上的支持也极其有限，相比N卡随便拿出一张十年之内发售的卡就大概率能用的情况，AMD基本只支持vega56,vega64，radeonvii。 不支持新发布的navi2，去年新发布的navi1也是不支持的。 先进行登录，然后选择与CUDA匹配的版本。 比如我的Nvidia是11.7，选择了for 11.x版本。 进入后选择”Download Now”，根据显卡版本选择相应的CUDA版本，注意不要选错系统和版本。
简而言之，GPU 有数千个处理元素，我们称之为“核心”，排列成集群。 调度程序将工作分配给这些集群以实现并行性。 您需要了解的第一件事是 GPU 同时处理数千甚至数百万条指令。 因此，GPU 需要许多小型、高度并行的内核来处理这些指令。 但是因为版权的问题，AMD不能直接使用cuda的api。 所以AMD就先复制了一遍cuda的api，然后把cu前缀批量替换成hip，就变成自己的api了，又提供了一个hipify的脚本，可以把cuda代码转换成hip代码。
cudaamd: 显卡公司两巨头
它们具有相同的关键组件，并且这些组件的整体布局在更高级别上是相似的。 Hip与cuda目前还不是完全兼容的关系，你写完cuda，hipify之后可能遇到编译错误，然后还要手工修改。
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- 所以AMD就先复制了一遍cuda的api，然后把cu前缀批量替换成hip，就变成自己的api了，又提供了一个hipify的脚本，可以把cuda代码转换成hip代码。
- 您需要了解的第一件事是 GPU 同时处理数千甚至数百万条指令。
- 当我们查看每个制造商打包到其 GPU 中的特定专有组件时，差异开始显现。
- SM 相当于 AMD 计算单元，因为计算单元本身就是核心集群。
- 因此，要了解计算单元 和 CUDA 内核之间的区别，我们必须首先查看 GPU 的整体架构。
而且，如果您还记得，核心集群内置了许多浮点单元。 AMD 喜欢通过计算单元的数量让事情变得简单，而 Nvidia 通过使用诸如 CUDA 内核之类的术语使事情复杂化。 计算单元是处理资源的集合，例如并行算术和逻辑单元 、缓存、浮点单元或向量处理器、寄存器和一些用于存储线程信息的内存。
cudaamd: 文章導覽
只有在您同意的情況下，這些Cookie才會存儲在您的瀏覽器中。 但是，選擇其中的一些cookie可能會影響您的瀏覽體驗。 换句话说，计算单元是组件的集合，而 CUDA 核心代表集合中的特定组件。 因此，计算单元和 CUDA 核心没有可比性。 它们只是浮点单元，英伟达喜欢将其称为用于营销目的的核心。
当我们查看每个制造商打包到其 GPU 中的特定专有组件时，差异开始显现。 例如，Nvidia 将 Tensor 核心构建到他们的 GPU 中，而 AMD GPU 没有 Tensor cudaamd 核心。 對於網站正常運行不是特別必要的任何cookie，這些cookie專門用於通過分析，廣告和其他嵌入式內容收集用戶的個人數據，被稱為不必要的cookie。
cudaamd: AMD 计算单元与 Nvidia CUDA 核心：有何不同？
大家平时使用的还是老黄的游戏卡，性能排第一的就是Titan RTX了，具备24G大显存，然而售价也高达两万块。 接下来就是大家熟悉的RTX 2080Ti了，公版涡轮卡的价格在8k左右，11G显存，可以说是目前做深度学习的主流选择。 这里AMD的显卡是不推荐的，因为大多数深度学习框架还是需要Cuda支持的，虽… 多说一嘴开源的好处，官方未提供ROCm版本的pytorch二进制发布包，自己编译之。 因此，要了解计算单元 和 CUDA 内核之间的区别，我们必须首先查看 GPU 的整体架构。 一旦我们了解了架构并了解了 GPU 的工作原理，我们就可以清楚地看到计算单元和 CUDA 内核之间的区别。
近日，Google 宣布推出适用于 ROCm GPU 的 TensorFlow v1.8，其中包括 Radeon cudaamd Instinct… 在深度学习的显卡市场，英伟达的地位还是暂时无人能够撼动的。 专业卡暂不纳入考虑，毕竟性价比太低了。
cudaamd: ; 安装GPU版torch
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我没有Nvidia显卡所以我不能在Matlab中使用Cuda。 我需要用Matlab来完成它，因为我的代码的一半是用Matlab编写的，所有变量都是Matlab格式的。 我的电脑有ATI Radeon HD 4530显卡。 我读过这个页面 ，但是理解哪个是合适的仍然令人困惑。 Update1：我想训练一个深度神经网络进行图像分类。
必要的cookie對於網站正常運行絕對是必不可少的。 此類別僅包含可確保網站的基本功能和安全功能的cookie。 這些cookie不存儲任何個人信息。 公司习惯于使用令人困惑的术语以最好的方式展示他们的产品。 这不仅会使客户感到困惑，而且还很难跟踪重要的事情。 所有 GPU，无论是来自 AMD、Nvidia 还是 Intel，通常都以相同的方式工作。
您可以将齿轮箱视为计算单元，将单个齿轮视为 CUDA 内核的浮点单元。 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 cudaamd CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 但是ROCm只能跑在linux上，no windows, no macos，而且只支持ubuntu, centos的几个版本，官方说是最近的两个LTS版本。
cudaamd: 查看电脑Nvidia版本
最后，不同的核心集群并行处理不同的指令，并将结果显示在屏幕上。 所以，你在屏幕上看到的所有图形，例如一个视频游戏，只是数百万个处理过的矢量的集合。 从加载指令到处理指令，GPU 根据并行处理原理完成所有工作。 By 超神经内容提要：或许，今后我们再也看不到搭载英伟达显卡的新款苹果电脑了。 英伟达在最近的一份说明文档中宣布，将停止 CUDA 对 macOS 的驱动支持。 Compute Unit 和 CUDA core 的主要区别在于，前者是指核心集群，后者是指处理单元。
最后，Nvidia 将核心集群称为“流式多处理器或 SM”。 SM 相当于 AMD 计算单元，因为计算单元本身就是核心集群。 因此，我们无法将 GPU 内核与 CPU 内核进行比较。 CPU 和 GPU 之间有很多区别，因为工程师将它们设计为执行不同的任务。
