自深度学习兴起以来，NVIDIA的GPU一直是深度学习领域的主角，但是AMD近年来也在深度学习领域大有作为。AMD显卡在深度学习领域的应用方式和NVIDIA显卡有所不同，本文将从多个方面对AMD显卡深度学习做详细的阐述。
一、显卡架构
AMD显卡的架构与NVIDIA显卡有很大的不同。而最近AMD推出了RDNA架构，对于深度学习任务来说更加高效。RDNA架构最新的Radeon RX 6900 XT在很多深度学习任务中能够击败NVIDIA所推出的RTX 3090。
import tensorflow as tf
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
with tf.device('/gpu:0'):
A = tf.random.normal([10000, 10000])
B = tf.random.normal([10000, 10000])
C = tf.matmul(A, B)
print(C)
当我们在AMD显卡上运行上述代码时，会有较为显著的差异。AMD显卡在数量很大的矩阵乘法计算时有优势，而在对浮点数的逐元素操作时可能会有一些劣势。
二、深度学习框架
AMD显卡的诸多特性决定了它需要一个与NVIDIA显卡不同的深度学习框架。TensorFlow是目前最受欢迎的深度学习框架之一，它已经支持了AMD显卡，并优化了其性能。
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
with tf.device('/GPU:0'):
A = tf.random.normal([10000, 10000])
B = tf.random.normal([10000, 10000])
C = tf.matmul(A, B)
print(C)
在TensorFlow 2.0及以上版本中，我们可以通过设置环境变量”TF_ENABLE_AMD”来指定使用AMD显卡运行，或者使用tf.config.experimental.list_physical_devices函数查询设备信息。
三、优化技术
AMD显卡对深度学习的使用仍需要更多优化技术的支持。
深度学习加速库MIOpen是AMD开发的针对深度学习应用的高性能GPU加速库 ，可以提高深度学习训练和推理的性能。
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
miopen_enabled = tf.test.is_built_with_rocm() and tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False)
if not miopen_enabled:
print('MIOpen is not enabled')
else:
print('MIOpen is enabled')
with tf.device('/GPU:0'):
A = tf.random.normal([10000, 10000])
B = tf.random.normal([10000, 10000])
C = tf.matmul(A, B)
print(C)
通过这些方法，AMD显卡的深度学习性能可以被优化并加速。
四、总结
AMD显卡共计有多个系列，而每个系列又有很多种型号选择，不同型号之间性能存在很大差异，因此在选择型号时要根据实际需求做出精确的考量。
在深度学习领域，AMD显卡和NVIDIA显卡没有直接的胜负关系，好的算法、硬件管理方式和高效地代码编写能够帮助我们提高深度学习的性能，使其发挥出更好的表现。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/288880.html
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