Какие основные различия между CUDA и ROCm для машинного обучения?

Некоторые основные различия между CUDA и ROCm для машинного обучения:

• Совместимость. readmedium.com CUDA работает только с графическими картами NVIDIA, а ROCm совместим с графическими картами AMD Radeon и процессорами. readmedium.com
• Лицензия. readmedium.com CUDA — проприетарная платформа, а ROCm — платформа с открытым исходным кодом. readmedium.com Разработчики могут настраивать ROCm под свои нужды, в то время как возможности CUDA ограничены. readmedium.com
• Поддержка фреймворков. habr.com CUDA широко поддерживается ключевыми фреймворками для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, JAX), а ROCm предлагает поддержку TensorFlow и PyTorch, но не столь стабильную и полную. habr.com
• Оптимизация вычислений. habr.com CUDA обладает лучшей оптимизацией вычислений за счёт специализированных библиотек (cuDNN, TensorRT), тогда как ROCm требует дополнительных настроек для достижения схожих результатов. habr.com
• Поддержка облачных провайдеров. thescimus.com CUDA более широко поддерживается среди крупных облачных провайдеров, в то время как поддержка ROCm среди облачных провайдеров более ограничена. thescimus.com

Обе платформы предназначены для ускорения приложений в области глубокого обучения, научных вычислений и аналитики данных. readmedium.com Выбор между CUDA и ROCm зависит от конкретных потребностей и конфигурации оборудования приложения. readmedium.com