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¿Es posible ejecutar CUDA en GPU AMD? (6)

Me gustaría extender mi conjunto de habilidades a la computación GPU. Estoy familiarizado con el trazado de rayos y los gráficos en tiempo real (OpenGL), pero la próxima generación de gráficos y computación de alto rendimiento parece estar en computación GPU o algo así.

Actualmente uso una tarjeta gráfica AMD HD 7870 en la computadora de mi casa. ¿Podría escribir código CUDA para esto? (Mi intuición es no, pero desde que Nvidia lanzó los binarios del compilador podría estar equivocado).

Una segunda pregunta más general es, ¿por dónde empiezo con la computación GPU? Estoy seguro de que esta es una pregunta frecuente, pero lo mejor que vi fue de 08 ''y creo que el campo ha cambiado bastante desde entonces.


Creo que va a ser posible pronto en las GPU AMD FirePro, consulte el comunicado de prensa aquí, pero el próximo trimestre de 2016 recibirá asistencia para las herramientas en desarrollo:

Está previsto un primer programa de acceso para las herramientas de la "Iniciativa Boltzmann" para el primer trimestre de 2016.


No puede utilizar CUDA para la programación de GPU, ya que CUDA solo es compatible con dispositivos NVIDIA. Si quiere aprender GPU Computing, le sugiero que inicie CUDA y OpenCL simultáneamente. Eso sería muy beneficioso para usted .. Hablando de CUDA, puede usar mCUDA. No requiere la GPU de NVIDIA.


No, no puedes usar CUDA para eso. CUDA se limita al hardware de NVIDIA. OpenCL sería la mejor alternativa.

Khronos tiene una lista de recursos . Al igual que el sitio web StreamComputing.eu . Para sus recursos específicos de AMD, es posible que desee echar un vistazo a la página de SDK de la aplicación de AMD .

Tenga en cuenta que en este momento hay varias iniciativas para traducir / compilar de forma cruzada CUDA a diferentes lenguajes y API. Uno de esos ejemplos es HIP . Sin embargo, tenga en cuenta que esto todavía no significa que CUDA se ejecuta en GPU AMD.


Puede ejecutar el código NVIDIA® CUDA ™ en Mac, y de hecho en las GPU OpenCL 1.2 en general, utilizando Coriander . Divulgación: soy el autor. Ejemplo de uso:

cocl cuda_sample.cu ./cuda_sample

Resultado:



Usé Nsight para programar CUDA, eso es genial. También puedes probar Profile, un plug-in gráfico que te dice la cantidad de recursos que estás usando.

aquí está el enlace: http://www.nvidia.com/object/nsight.html