Radeon RX 7900 XTX und XT: AMD ROCm läuft jetzt auf der RDNA-3-Oberklasse
AMD arbeitet weiter daran, seinen quelloffenen CUDA-Konkurrenten ROCm 5.7 auch für Endanwender zugänglich zu machen und auf handelsüblichen Radeon-Grafikkarten für Consumer lauffähig zu machen. Damit können jetzt auch die Privatanwender von ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch für entsprechende KI-Workloads profitieren. Der Startschuss ist jetzt mit der Radeon RX 7900 XTX und XT gefallen.
AMD arbeitet derzeit daran, ROCm, eine quelloffene Compute-Plattform für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie die entsprechenden Workflows, auch für Endanwender mit Linux zugänglich zu machen und zudem Unterstützung für die hauseigenen Consumer-Grafikkarten der Gaming-Serie Radeon hinzuzufügen.
ROCm 5.7 jetzt für den privaten Einsatz
Wie der Hersteller jetzt über seinen Community-Blog mitgeteilt hat, machen die Radeon RX 7900 XTX und Radeon RX 7900 XT jetzt den Anfang und die mächtige ROCm-Plattform erstmals auf Consumer-Hardware unter Linux lauffähig, während eine Umsetzung für Windows ebenfalls in Entwicklung ist. Neben den auf Navi 31 basierenden Consumer-Grafikkarten wird auch die Radeon Pro W7900 aus dem professionellen Segment des Herstellers offiziell von ROCm 5.7 unterstützt.
Quelle: AMD
AMD ROCm 5.7 unterstützt die Radeon RX 7900 XTX und XT sowie die Radeon Pro W7900
Zuvor kam ROCm ausschließlich auf Profi-Beschleunigern wie der AMD Instinct MI250, einer CDNA-2-Compute-GPU mit 128 GB HBM2e und Infinity Fabric Links auf einem Multi-Chip-Package, Systemen mit AMD Epyc und der Radeon Pro W-Serie exklusiv unter freien Betriebssystemen auf Basis von Linux zum Einsatz. Als Grundvoraussetzung wird offiziell weiterhin Ubuntu 22.04.3 angeführt.
Quelle: AMD
Quelle: AMD
CUDA-Konkurrenz auch im Privatbereich
Anders als es Nvidia mit CUDA praktiziert, hat AMD seine KI- und ML-Plattform Radeon Open Compute ("ROCm") bereits am 14. November 2016 als Open Source freigegeben. Die quelloffene Software ist für GPU-Computing unter Linux vorgesehen und nutzt dazu unter anderem die ML-Frameworks TensorFlow und PyTorch. Zudem stehen die beiden ML-Bibliotheken MIOpen für Hochleistungs-ML-Primitive sowie MIVisonX für die Implementierungen von Khronos OpenVX und OpenVX für die mannigfaltigen professionellen KI- und ML-Anwendungsbereiche bereit.
Quelle: AMD
AMD ROCm - AI Software Stack mit TensorFlow, PyTorch und ONNX
AMD ROCm ist insbesondere für ML-Workflows aus den nachfolgenden KI-gestützten Bereichen ausgelegt:
- Biowissenschaften
- Arzneimittelforschung
- Automatisierung und Robotik
- Bild- und Videoerkennung
- Autonomes Fahren
Zudem werden Containerisierung-Tools wie Docker, Singularity, Kubernetes und Slurm über Erweiterungen unterstützt, was System- und Workloadbereitstellungen einfacher und effizienter macht. Vorkonfigurierte Docker-Container sind ebenfalls bereits vorhanden, was die ML-Anwendungsentwicklung beschleunigt.
Quelle: AMD
AMD ROCm - AI Software Stack mit TensorFlow, PyTorch und ONNX
ROCm soll auf Radeon auch unter Windows laufen
Das gesamte Featureset der ROCm-Plattform, welches bis jetzt auf professionelle Workstation- und Server-Grafikkarten beschränkt war, möchte AMD jetzt auf seinen Consumer-Grafikkarten der Serie Radeon unter Windows 10/11 laufen lassen. Damit stünden dann Allzweck-Computing auf Grafikprozessoren, Hochleistungs-Computing, heterogenes Computing sowie die Programmiermodelle HIP, OpenMP/Message Passing Interface und OpenCL auch im privaten Umfeld zur Verfügung.
Aktuell unterstützt AMD ROCm 5.7 offiziell lediglich Ubuntu 22.04.3 LTS mit Langzeit-Unterstützung ("LTS-Support") und ist noch nicht für die Windows-Plattform erschienen. Weitere Informationen liefert der offizielle How-to-Guide.
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Quelle: AMD
Das es trotzdem eher wenig Aufmerksamkeit erfährt, ist das aber kein gutes Zeichen, sondern spricht eher für einen typischen AMD-Initiative-Werdegang: An sich gutes Produkt bereitgestellt, das aber wegen der Beschränkung auf zu wenig verbreitete AMD-Hardware wenig beachtet wurde und seitens AMD auch nicht aktiv gefördert wurde. Die neuen Instincts sind zwar ein gutert Anlass, um das Ruder noch einmal herumzureißen, aber aktuell versuchen sich alle, auf Nvidia zu stürzen und die wenig Übrigbleibenden respektive Auf-Open-Source-Bestehenden versucht Intel (OneAPI, OpenVINO) mit einem riesen Budget respektive Entwickler-/Supportteam zu umgarnen.
Nicht jeder, der sich an KI versuchen und experimentieren will, kann sich gleich eine Instinct Pro-Karte leisten.
Das niedrige Einstiegs-Level ist essentiell für eine Verbreitung.
Erst dadurch sammeln die Leute schon früh Erfahrung und entwickeln im Kleinen und versuchen sich.
Dieses Knowhow nimmt man dann ins Berufsleben mit bzw. fleißt in die Software zurück.
Für gewöhnlich ist AMD auch Recht flott mit der Unterstützung neuer GPU Gens, nur scheint es sich mit dem MCM-Ansatz etwas komplexer darzustellen.
AMD liefert jetzt halt nur offiziellen Support für die Karten, was ein gutes Zeichen ist. Jetzt muss man hoffen, dass sie nicht, wie sonst immer, nach den größten Karten aufhören.
Edit: Alter CUDA-Code läuft ja mittlerweile auch auf AMD-Karten. Und wer neuen GPGPU-Code schreibt, benutzt vermutlich idealerweise Vulkan, wie z.B. hier: https://kompute.cc/
Warum Vulkan, dürfte logisch sein: Eine größere Zielgruppe erreicht man mit keinem anderen Backend und man sollte auch keine Spezialtreiber mehr brauchen.
Quelloffen \o/
Wenn auch "late to the game" wird durch den OpenSource-Ansatz trotzdem eine schnelle Implementierung auf Servern und in der Forschung stattfinden.
Das es trotzdem eher wenig Aufmerksamkeit erfährt, ist das aber kein gutes Zeichen, sondern spricht eher für einen typischen AMD-Initiative-Werdegang: An sich gutes Produkt bereitgestellt, das aber wegen der Beschränkung auf zu wenig verbreitete AMD-Hardware wenig beachtet wurde und seitens AMD auch nicht aktiv gefördert wurde. Die neuen Instincts sind zwar ein gutert Anlass, um das Ruder noch einmal herumzureißen, aber aktuell versuchen sich alle, auf Nvidia zu stürzen und die wenig Übrigbleibenden respektive Auf-Open-Source-Bestehenden versucht Intel (OneAPI, OpenVINO) mit einem riesen Budget respektive Entwickler-/Supportteam zu umgarnen.
Hätten sie bei DLSS auch machen sollen.