AMD顯卡深度學習的進展

自深度學習興起以來，NVIDIA的GPU一直是深度學習領域的主角，但是AMD近年來也在深度學習領域大有作為。AMD顯卡在深度學習領域的應用方式和NVIDIA顯卡有所不同，本文將從多個方面對AMD顯卡深度學習做詳細的闡述。

一、顯卡架構

AMD顯卡的架構與NVIDIA顯卡有很大的不同。而最近AMD推出了RDNA架構，對於深度學習任務來說更加高效。RDNA架構最新的Radeon RX 6900 XT在很多深度學習任務中能夠擊敗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)

當我們在AMD顯卡上運行上述代碼時，會有較為顯著的差異。AMD顯卡在數量很大的矩陣乘法計算時有優勢，而在對浮點數的逐元素操作時可能會有一些劣勢。

二、深度學習框架

AMD顯卡的諸多特性決定了它需要一個與NVIDIA顯卡不同的深度學習框架。TensorFlow是目前最受歡迎的深度學習框架之一，它已經支持了AMD顯卡，並優化了其性能。

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，我們可以通過設置環境變數”TF_ENABLE_AMD”來指定使用AMD顯卡運行，或者使用tf.config.experimental.list_physical_devices函數查詢設備信息。

三、優化技術

AMD顯卡對深度學習的使用仍需要更多優化技術的支持。

深度學習加速庫MIOpen是AMD開發的針對深度學習應用的高性能GPU加速庫 ，可以提高深度學習訓練和推理的性能。

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)

通過這些方法，AMD顯卡的深度學習性能可以被優化並加速。

四、總結

AMD顯卡共計有多個系列，而每個系列又有很多種型號選擇，不同型號之間性能存在很大差異，因此在選擇型號時要根據實際需求做出精確的考量。

在深度學習領域，AMD顯卡和NVIDIA顯卡沒有直接的勝負關係，好的演算法、硬體管理方式和高效地代碼編寫能夠幫助我們提高深度學習的性能，使其發揮出更好的表現。