Est-il possible d'exécuter CUDA sur les GPU AMD?
J'aimerais élargir mes compétences en informatique GPU. Je connais bien le traçage de rayons et le graphisme en temps réel (OpenGL), mais la prochaine génération de graphismes et de calcul hautes performances semble être celle du GPU ou quelque chose du genre.
J'utilise actuellement une carte graphique AMD HD 7870 sur mon ordinateur personnel. Puis-je écrire un code CUDA pour cela? (mon intuition est non, mais depuis que Nvidia a publié les fichiers binaires du compilateur, je peux me tromper).
Une deuxième question plus générale est la suivante: Où dois-je commencer avec l’informatique GPU? Je suis certain que c'est une question souvent posée, mais le meilleur que j'ai vu date de 08 'et je pense que le terrain a beaucoup changé depuis.
Non, vous ne pouvez pas utiliser CUDA pour cela. CUDA est limité au matériel NVIDIA. OpenCL serait la meilleure alternative.
Khronos a lui-même un liste de ressources . Comme le fait le site Web StreamComputing.e . Pour vos ressources spécifiques à AMD, vous voudrez peut-être jeter un œil à page du SDK APP d’AMD .
Notez qu’à l’heure actuelle, plusieurs initiatives visent à traduire/compiler de manière croisée CUDA dans différents langages et API. Un tel exemple est HIP . Notez cependant que cela ne signifie toujours pas que CUDA s'exécute sur les GPU AMD.
Vous pouvez exécuter le code NVIDIA® CUDA ™ sur Mac, et même sur les GPU OpenCL 1.2 en général, en utilisant Coriander . Divulgation: je suis l'auteur. Exemple d'utilisation:
cocl cuda_sample.cu
./cuda_sample
Résultat: 
Vous ne pouvez pas utiliser CUDA pour la programmation GPU car CUDA est uniquement pris en charge par les périphériques NVIDIA. Si vous voulez apprendre le GPU Computing, je vous suggérerais de démarrer CUDA et OpenCL simultanément. Ce serait très bénéfique pour vous. En parlant de CUDA, vous pouvez utiliser mCUDA. Il ne nécessite pas le GPU de NVIDIA.
Ouaip. :) Vous pouvez utiliser Hipify pour convertir très facilement le code CUDA en code HIP pouvant être compilé et exécuté sur du matériel AMD et nVidia. Voici quelques liens
Je pense que cela sera bientôt possible dans les GPU AMD FirePro, voir communiqué de presse ici mais le support est à venir 2016 Q1 pour les outils de développement:
Un programme d'accès anticipé aux outils "Initiative Boltzmann" est prévu pour le premier trimestre 2016.