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。