深度學(xué)習(xí)硬件指南, 解析我的DL調(diào)試機NUC12飛龍峽谷+RX6800/RTX3060
上次介紹了新買的NUC12 extreme i7，這次就來說說這個機器的具體用途，因為主要用途還是深度學(xué)習(xí)，所以就順便聊一聊深度學(xué)習(xí)的硬件選擇。一般聊到深度學(xué)習(xí)都會默認想到服務(wù)器，繼而想到CUDA，專業(yè)卡。這么想倒是沒錯，但是深度學(xué)習(xí)并不是一來就上服務(wù)器開跑，也不是絕對只能用CUDA，更不強求專業(yè)卡
簡介
一般來說，調(diào)試所需要的時間和跑訓(xùn)練的時間基本是三七開，而且不保證本地代碼能跑通，直接上服務(wù)器也沒有什么用，反復(fù)上傳浪費的時間精力更多。所以一般做深度學(xué)習(xí)開發(fā)會準備兩臺機器，一臺是主力服務(wù)器，這個一般都是單位或者老板固定租用，要個人擁有這樣的服務(wù)器至少需要20W的預(yù)算，而且不包括機房的環(huán)境維護費用，這部分如果是學(xué)生或者打工人就別自己操心了。另一臺機器就是本地調(diào)試機，這臺機器的主要作用就是保持和服務(wù)器的虛擬環(huán)境基本一致，在本地即時調(diào)試代碼獲得反饋。這機器大部分時間都是開著斷點模式改代碼找bug，保證上傳服務(wù)器的代碼只需要簡單幾條命令就能開跑，不會跑一半報錯前功盡棄
顯卡選擇上也并不是絕對的CUDA，因為AMD的ROCm 5.x更新之后也是比較好用，安裝比CUDA更為便捷一些，RX6800和RX6800XT之流的RX顯卡也能進行深度學(xué)習(xí)
至于專業(yè)卡這個問題，我非常不推薦只搞深度學(xué)習(xí)的朋友買專業(yè)卡，專業(yè)卡最大特點是管大管夠的雙精度和驅(qū)動支持，但是對于深度學(xué)習(xí)這種日常單精度甚至半精度的應(yīng)用來說，專業(yè)卡的長處基本就只有大顯存一點了。而Geforce和RX這些游戲卡都是能深度學(xué)習(xí)的。
硬件介紹
主機部分是上次買的intel NUC12 Extreme Kit，這個機器有非常不錯的IO能力，顯卡也兼容300mm雙槽顯卡，公版卡自然是不在話下
桌面的使用面積并不算大，總體積8.4L，跟大一點的ITX差不多，但是更修長，對比了一下15寸的電腦，長度上是差不多的
這一代NUC12 飛龍峽谷用的是桌面級CPU，i7版本是12700，在i9版本上的10G網(wǎng)卡也保留了下來，非常適合一個網(wǎng)線插主路由下面，上傳數(shù)據(jù)非常快。背部的兩個type-C都是TB4的接口，擴展接口或者接顯示器都是可以的。正面的4個接口涵蓋也比較廣，我的相機用的也是SD卡，所以NUC12這個卡槽也還用得上
拆機，之前用來調(diào)試的是一張華碩的RTX3060dual mini o12G，這張卡是比較典型的ITX顯卡，所以在機箱里面顯得比較空。
很多朋友一直有個誤區(qū)，就是覺得搞深度學(xué)習(xí)一定得用很高端的顯卡，然而實際上只要是支持CUDA就能搞。不需要訓(xùn)練的話，對性能的需求并不算很高，而且作為調(diào)試機，不是主力訓(xùn)練機的話，實際上顯存的需求比性能更重要。因為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的顯存壓力來自兩個方面，一個是模型參數(shù)，一個是tensor緩存，這兩者都會隨著模型參數(shù)和輸入規(guī)模增大而急劇膨脹。一般要調(diào)試肯定會要求模型和輸入與主力訓(xùn)練機上的一致，這樣不容易出NaN bug，所以面對顯存數(shù)倍于調(diào)試機的時候，買一張顯存足夠容納常規(guī)模型的顯卡還挺關(guān)鍵的。
A卡的游戲卡這邊顯存倒是給的很大方，4000多的RX6800都有16G顯存，如果用ROCm的話就能獲得這個優(yōu)勢。而N卡的細分就要難受很多，RTX3060 12GB顯存屬于是與性能不匹配的大狂牛級，反而造就了他在深度學(xué)習(xí)方面的些許優(yōu)勢。與之相比，要獲得12G顯存在Geforce產(chǎn)品線里至少要加錢一倍買3080 12GB，諸如3060Ti和3070這些8GB顯卡是沒太大吸引力的。3090 24GB如果作為調(diào)試顯卡就有點太奢侈了，一般都當主力用。
如果要買專業(yè)卡，我的評價是建議先看看預(yù)算，因為專業(yè)卡買來那就是真專業(yè)用途，價格更貴游戲更卡，想清楚自己是不是確實需要專業(yè)卡帶來的其他應(yīng)用上的優(yōu)勢。首先AMD的Radeon WX是沒有額外優(yōu)勢的，需要AMD的MI加速卡才是AI優(yōu)化，這個卡一般是給主力訓(xùn)練機用的，新手拿著這個開機都是個問題。而N卡的RTX A2000的核心和顯存基本和3060保持一致，但是價格貴了一倍，深度學(xué)習(xí)用不太上Quadro的ECC顯存和專業(yè)bios，不過要是有其它專業(yè)卡需求的話是可以考慮的。RTX A4000 16GB在Quadro里是不錯的選擇，顯存和性能都很夠用，6000多的價格一般人咬咬牙也能承擔。A5000和A6000更適合主力訓(xùn)練機，顯存大性能強，規(guī)格也適合服務(wù)器機柜。而且專業(yè)卡相對來說更保值，可以參見Pascal的專業(yè)卡現(xiàn)在什么價，P6000 24GB降價這么久了還得一萬一張，而同一代的TitanXp已經(jīng)跌得馬都不認識了
NUC12的計算板是獨立導(dǎo)風罩，所以不用太擔心散熱，3條m.2+兩個sodimm，裝兩個系統(tǒng)再放個數(shù)據(jù)盤也沒什么問題
基本測試
搞深度學(xué)習(xí)代碼調(diào)試的電腦的CPU性能要求其實不算很高，不用上HEDT或者服務(wù)器CPU，桌面級主流性能的CPU就夠了，i5 12400或者5600X都是挺正常的選擇，我這個NUC12用的是12700。不過要跑大規(guī)模訓(xùn)練的話，建議按照每張卡4個CPU物理核心來配置CPU
調(diào)試機比較需要的是IO能力，保證隨時能快速的從服務(wù)器端下載數(shù)據(jù)，或者從本地同步代碼到服務(wù)器，帶寬越大越舒服，延遲越低越舒服，現(xiàn)在一般機器都有有線無線兩張網(wǎng)卡，保證有線速度至少能達到千兆就好，NUC12 Extreme 的網(wǎng)卡是萬兆的，10Gbit的數(shù)據(jù)能秒傳還是非常舒服的
Windows深度學(xué)習(xí)？
win是目前應(yīng)用最廣的操作系統(tǒng)，有非常完善的圖形界面，而且絕大部分游戲都只能在win上跑。如果你的深度學(xué)習(xí)調(diào)試需求非常輕度，只需要稍微改改代碼，或者目前還處于學(xué)習(xí)階段的話，比較建議使用windows。在win上安裝CUDA和裝驅(qū)動沒什么本質(zhì)區(qū)別，在CUDA中是包含了一個驗證驅(qū)動的，如果驅(qū)動版本更低建議更新CUDA的驅(qū)動，如果已經(jīng)有更高版本的驅(qū)動就不用安裝了。如果不使用VS，安裝選項中的VS integration是可以取消的，這個組件在安裝的時侯可能會報錯
安裝好了可以用軟件檢查一下是否正常，或者使用nvcc命令查看。而CUDNN可以自行安裝，在調(diào)試機上屬于是可選項
一般用的深度學(xué)習(xí)環(huán)境解決方案是pycharm+anaconda，這兩個都是非常常用的軟件，pycharm有社區(qū)版，也可以申請教育優(yōu)惠，而anaconda則是免費的
裝conda用pip乃是人間常態(tài)，不得不品嘗
裝好了就可以搞代碼開始跑了，代碼跑起來很簡單，跑得好跑得快才是關(guān)鍵，這些都得靠不斷地學(xué)習(xí)才能積累經(jīng)驗，沒有誰是一來就會設(shè)計實驗然后跑大規(guī)模訓(xùn)練的
win上的深度學(xué)習(xí)雖然操作系統(tǒng)更熟悉，而且安裝也比較方便，但是可惜的是win上的CUDA性能并不是最強的。首先win上就面臨一個問題，那就是顯存占用，作為主力的顯卡會分出0.75G的顯存給桌面顯示，某些程序還會占用更多的顯存，比如瀏覽器，這讓本身就不富裕的顯存更顯得捉襟見肘（要是只有8G顯存光是桌面就占了10%）。還有一個問題是win的內(nèi)存調(diào)度問題，在多個進程同時調(diào)用某個內(nèi)存位置的時候，win上的python有時候會主動再為這個內(nèi)容開一個地址，這就導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)中很多多進程處理過程速度都會比linux上稍微慢一些
跑代碼有很多種方法，作為調(diào)試機，一般是推薦使用pycharm的debug模式，可以快速定位錯誤查看變量具體數(shù)值，代碼能跑通了再使用命令行
使用nvidia-smi命令查看使用情況，win上空間使用大的問題還是比較明顯的，再linux上占用只有5.3G的模型win上需要7.7G，一些原本可以同時跑兩個的模型現(xiàn)在只能跑一個了。某些朋友要問了，為什么要同時跑多個呢？因為深度學(xué)習(xí)過程中顯卡并不是100%占用的，除了訓(xùn)練階段的IO階段外，訓(xùn)練之間的val階段占用也相當小，為了充分壓榨顯卡性能，同時跑兩個模型是可以考慮的一種方法
ROCm+Linux深度學(xué)習(xí)？
本來想把Cuda在Linux上的過程也寫寫的，但是感覺太重復(fù)贅余了，除了安裝過程有些不一樣之外，其他基本都是一樣的，而且網(wǎng)上的教程大概有1000000個，各個版本都有，各種bug也都是老生常談，所以我就省略了
那么下面這個環(huán)節(jié)講什么？現(xiàn)在我們來聊聊AMD的最新科技，ROCm5.x。首先是支持，目前5.x的版本已經(jīng)支持了包括RX6800XT，RX6800，RX6900XT的一系列顯卡，AMD也提供了一個AMDGPU管理軟件，讓ROCm的安裝非常方便。而ROCm目前是只支持Linux的，要解決也非常簡單，普普通通裝個雙系統(tǒng)就可以了（確信）。對于DL老鳥來說，裝Linux雙系統(tǒng)基本如喝水，所以也不是什么問題了
NUC12的顯卡支持讓RX6800公版正好能放進這機箱，非常合適，留給線的空間也很充足
簡單說一下ROCm對系統(tǒng)和環(huán)境的選擇。首先Linux上用AMD顯卡是不用裝驅(qū)動的，Ubuntu上面集成了非常完善的AMD開源版本驅(qū)動，所以裝好了就能識別，不用像Nv一樣單獨打驅(qū)動。而目前ROCm所支持的版本已經(jīng)到了ubuntu 20.04 5.13.0，基本就是最新的，非常不建議更新5.15.0，會在安裝的時候遇到build bug
軟件仍然選擇Anaconda和Pycharm，這兩者在Linux上的安裝都是非常容易的，教程也很多，就不多贅述了，比較建議新裝conda的用戶換一下下載源
Linux上的conda環(huán)境是可以從同系統(tǒng)的conda中扒出來，比如這個環(huán)境就是直接從主力機上復(fù)制下來的，只需放到conda的環(huán)境文件中，就能像創(chuàng)建的系統(tǒng)一樣通過命令激活，pycharm中也是能找到并使用的。還有一個比較建議裝的東西是htop，有比較豐富的系統(tǒng)信息，查看CPU和RAM，查看GPU的可以用rocm-smi命令
下面簡單說一說ROCm，這個東西是AMD所提出的一個開放式AI加速庫，所有的代碼掛在github上面，非常開源，現(xiàn)在支持也算是比較好了，從ROCm、MIopen的版本迭代來看就會發(fā)現(xiàn)AMD對此的投入也是越來越多，看來是真的有錢了，有錢就是好說話
而目前ROCm終于來到了5.x版本，終于支持了最新一代的RX6000系列的一些顯卡，支持速度并沒有CUDA那么快，這也是沒有商業(yè)化的加速庫的問題之一
至于ROCm的速度，其實這個是不用太擔心的，早在幾年之前還在Vega構(gòu)架的時候，就能跟當代的P100有來有回，而后面的測試來看，現(xiàn)在RX6800也是非常有競爭力的，基本和同級的顯卡持平
安裝步驟大概如下：
首先確認自己的系統(tǒng)版本是否為ubuntu20.04 5.13.0-xx。不建議ubuntu18，目前5.x版本是跟著20版本來的，文檔會更豐富一些。非常不建議更新5.15.0系統(tǒng)，因為ROCm對應(yīng)的amdgpu dkms支持是5.13.0版本的，在5.15上會遇到bug，如果你更新了新版本內(nèi)核，請直接刪掉謝謝，順便把自動更新關(guān)了，做開發(fā)的Linux開自動更新真的沒必要
其次是確認自己的apt-get是否已經(jīng)更新，ROCm的依賴包含一些系統(tǒng)組件和編譯器，需要自行安裝build-essnetial，這一點和其他的加速庫是一樣的
然后使用下面這些命令（從文檔里面抄的）
sudo apt update && sudo apt-get dist-upgrade （后面這個命令原本是sudo apt dist-upgrade，但是會更新系統(tǒng)內(nèi)核并導(dǎo)致bug所以改成了apt-get）
sudo apt-get install wget gnupg2
sudo usermod -a -G video $LOGNAME
echo 'ADD_EXTRA_GROUPS=1' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
echo 'EXTRA_GROUPS=video' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
echo 'EXTRA_GROUPS=render' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
sudo wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/22.10/ubuntu/focal/amdgpu-install_22.10.50100-1_all.deb
sudo apt-get install ./amdgpu-install_22.10.50100-1_all.deb
sudo amdgpu-install --usecase=dkms
amdgpu-install -y --usecase=rocm
sudo usermod -a -G video $LOGNAME
sudo usermod -a -G render $LOGNAME
echo 'ADD_EXTRA_GROUPS=1' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
echo 'EXTRA_GROUPS=video' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
echo 'EXTRA_GROUPS=render' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
echo 'export PATH=$PATH:/opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:/opt/rocm/opencl/bin' | sudo tee -a /etc/profile.d/rocm.sh</code></pre>
復(fù)制代碼
到這里安裝就已經(jīng)完成了，重啟一下，使用rocm-smi以及rocminfo兩個命令即可查看是否安裝成功
接下來是安裝深度學(xué)習(xí)平臺，一般時使用的torch，現(xiàn)在torch已經(jīng)更新了5.x的安裝命令，可以直接從官網(wǎng)照抄，下載安裝速度也是全滿的，非常舒暢。如果要使用tensorflow，需要在官網(wǎng)上下載文件本地安裝。現(xiàn)在Torch的穩(wěn)定版已經(jīng)完全同步了ROCm的適配更新，而且老版本也是有留檔的，不用擔心跑扒下來的代碼自己的torch版本不支持
目前安裝rocm默認使用的py310版本，所以在創(chuàng)建的時候可以直接創(chuàng)建3.10版本的虛擬環(huán)境，如果是已經(jīng)創(chuàng)建好的環(huán)境，可在torch官網(wǎng)下載3.7-3.9的對應(yīng)版本，然后執(zhí)行本地安裝
還有一個可選的東西是MIOpen庫，這個庫可以加速ROCm的加載過程，降低延遲，提高對應(yīng)型號顯卡的訓(xùn)練速度，跟CUDnn一樣對于調(diào)試過程不是必須的。MIOpen和ROCm一樣都是開源的，所以即使AMD只發(fā)布了支持GFX1030（也就是RX6800及以上的顯卡支持），但是實際上可以通過自己改代碼來實現(xiàn)RX6700XT到RX6500XT的顯卡ROCm支持，這在某位知乎大神的操作下已經(jīng)成為了現(xiàn)實
ROCm的具體使用如何呢？雖然顯卡完全不一樣，但是在torch里面為了使用方便，所有和rocm相關(guān)的東西都有cuda的同義對象，比如cuda.device之類的方法，即使之前的代碼中含有使用cuda的語句，也是可以直接開跑不需要再替換的
比如這個作為benchmark的代碼，代碼中也使用了大量cuda的方法，比如查詢版本和cuda設(shè)備這些，都是可以不改代碼直接跑的
來看看RX6800的深度學(xué)習(xí)測試成績
網(wǎng)絡(luò)上還有一些其他顯卡跑出來的成績，比如這個是單張A100的成績
這個是RTX3090單張的成績
這個是實現(xiàn)了ROCm支持的RX6700XT的成績
下面兩個是我自己在Linux上測的RTX3060的成績
我的評價是，ROCm跟CUDA相比已經(jīng)沒有表觀上的鴻溝了。深度學(xué)習(xí)性能測試的差距跟實際的性能差是比較相似的，因為3090和A100就是比RX6800強不少，深度學(xué)習(xí)也對應(yīng)的強一些很正常。RX6800和RX6700XT相比強一些也能佐證，這個測試結(jié)果并沒有什么么大問題。而RTX3060的性能也就停留在調(diào)試階段了，正如上面所說他的12GB顯存是和實力不相匹配的大狂牛，所以在調(diào)試階段可用，真要跑大規(guī)模訓(xùn)練還是得用RTX3090或者RX6800以上級別的顯卡
總結(jié)
深度學(xué)習(xí)這個話題大家都很熟悉，而實際上隨著目前各種深度學(xué)習(xí)平臺的逐漸發(fā)展，加上網(wǎng)上各種教程都是老生常談，F(xiàn)astAI一直在簡化深度學(xué)習(xí)的過程，要入門深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)成本是相當?shù)偷?。而此時需求就來到了硬件這一邊，選擇比較合適的調(diào)試或主力訓(xùn)練硬件是一個一個困擾很多小白的問題，上面我也列出了很多選擇，這里就不重復(fù)了，總的來說，購買相應(yīng)的硬件只需要服從下面這些原則：
1.符合自己的預(yù)算和應(yīng)用需求。就玩玩風格遷移不需要買A100，要搞大規(guī)模訓(xùn)練沒辦法用RTX2060，從自己的預(yù)算和用途出發(fā)來選擇
2.區(qū)分好調(diào)試需求和訓(xùn)練需求。如果是學(xué)生或打工人，先問問老板有沒有服務(wù)器，有沒有分配的個人電腦；如果是老板，先問問學(xué)生或者打工人性能需求是怎樣的，需要不需要調(diào)試和訓(xùn)練分立
3.不強求某一種平臺。不要因為周圍都用CUDA/ROCm就覺得非xxx不可，實際上代碼是可以通用的
目前ROCm安裝的教程比較少，如果有ROCm安裝的問題，或者硬件選擇的問題，可以隨時評論區(qū)提問，這樣issue大家都能看到
簡單說一下ROCm對系統(tǒng)和環(huán)境的選擇。首先Linux上用AMD顯卡是不用裝驅(qū)動的，Ubuntu上面集成了非常完善的AMD開源版本驅(qū)動，所以裝好了就能識別，不用像Nv一樣單獨打驅(qū)動。而目前ROCm所支持的版本已經(jīng)到了ubuntu 20.04 5.13.0，基本就是最新的，非常不建議更新5.15.0，會在安裝的時候遇到build bug
軟件仍然選擇Anaconda和Pycharm，這兩者在Linux上的安裝都是非常容易的，教程也很多，就不多贅述了，比較建議新裝conda的用戶換一下下載源
Linux上的conda環(huán)境是可以從同系統(tǒng)的conda中扒出來，比如這個環(huán)境就是直接從主力機上復(fù)制下來的，只需放到conda的環(huán)境文件中，就能像創(chuàng)建的系統(tǒng)一樣通過命令激活，pycharm中也是能找到并使用的。還有一個比較建議裝的東西是htop，有比較豐富的系統(tǒng)信息，查看CPU和RAM，查看GPU的可以用rocm-smi命令
下面簡單說一說ROCm，這個東西是AMD所提出的一個開放式AI加速庫，所有的代碼掛在github上面，非常開源，現(xiàn)在支持也算是比較好了，從ROCm、MIopen的版本迭代來看就會發(fā)現(xiàn)AMD對此的投入也是越來越多，看來是真的有錢了，有錢就是好說話
而目前ROCm終于來到了5.x版本，終于支持了最新一代的RX6000系列的一些顯卡，支持速度并沒有CUDA那么快，這也是沒有商業(yè)化的加速庫的問題之一
至于ROCm的速度，其實這個是不用太擔心的，早在幾年之前還在Vega構(gòu)架的時候，就能跟當代的P100有來有回，而后面的測試來看，現(xiàn)在RX6800也是非常有競爭力的，基本和同級的顯卡持平
安裝步驟大概如下：
首先確認自己的系統(tǒng)版本是否為ubuntu20.04 5.13.0-xx。不建議ubuntu18，目前5.x版本是跟著20版本來的，文檔會更豐富一些。非常不建議更新5.15.0系統(tǒng)，因為ROCm對應(yīng)的amdgpu dkms支持是5.13.0版本的，在5.15上會遇到bug，如果你更新了新版本內(nèi)核，請直接刪掉謝謝，順便把自動更新關(guān)了，做開發(fā)的Linux開自動更新真的沒必要
其次是確認自己的apt-get是否已經(jīng)更新，ROCm的依賴包含一些系統(tǒng)組件和編譯器，需要自行安裝build-essnetial，這一點和其他的加速庫是一樣的
然后使用下面這些命令（從文檔里面抄的）
sudo apt update && sudo apt-get dist-upgrade （后面這個命令原本是sudo apt dist-upgrade，但是會更新系統(tǒng)內(nèi)核并導(dǎo)致bug所以改成了apt-get）
sudo apt-get install wget gnupg2
sudo usermod -a -G video $LOGNAME
echo 'ADD_EXTRA_GROUPS=1' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
echo 'EXTRA_GROUPS=video' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
echo 'EXTRA_GROUPS=render' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
sudo wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/22.10/ubuntu/focal/amdgpu-install_22.10.50100-1_all.deb
sudo apt-get install ./amdgpu-install_22.10.50100-1_all.deb
sudo amdgpu-install --usecase=dkms
amdgpu-install -y --usecase=rocm
sudo usermod -a -G video $LOGNAME
sudo usermod -a -G render $LOGNAME
echo 'ADD_EXTRA_GROUPS=1' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
echo 'EXTRA_GROUPS=video' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
echo 'EXTRA_GROUPS=render' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
echo 'export PATH=$PATH:/opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:/opt/rocm/opencl/bin' | sudo tee -a /etc/profile.d/rocm.sh</code></pre>
復(fù)制代碼
到這里安裝就已經(jīng)完成了，重啟一下，使用rocm-smi以及rocminfo兩個命令即可查看是否安裝成功
接下來是安裝深度學(xué)習(xí)平臺，一般時使用的torch，現(xiàn)在torch已經(jīng)更新了5.x的安裝命令，可以直接從官網(wǎng)照抄，下載安裝速度也是全滿的，非常舒暢。如果要使用tensorflow，需要在官網(wǎng)上下載文件本地安裝?，F(xiàn)在Torch的穩(wěn)定版已經(jīng)完全同步了ROCm的適配更新，而且老版本也是有留檔的，不用擔心跑扒下來的代碼自己的torch版本不支持
目前安裝rocm默認使用的py310版本，所以在創(chuàng)建的時候可以直接創(chuàng)建3.10版本的虛擬環(huán)境，如果是已經(jīng)創(chuàng)建好的環(huán)境，可在torch官網(wǎng)下載3.7-3.9的對應(yīng)版本，然后執(zhí)行本地安裝
還有一個可選的東西是MIOpen庫，這個庫可以加速ROCm的加載過程，降低延遲，提高對應(yīng)型號顯卡的訓(xùn)練速度，跟CUDnn一樣對于調(diào)試過程不是必須的。MIOpen和ROCm一樣都是開源的，所以即使AMD只發(fā)布了支持GFX1030（也就是RX6800及以上的顯卡支持），但是實際上可以通過自己改代碼來實現(xiàn)RX6700XT到RX6500XT的顯卡ROCm支持，這在某位知乎大神的操作下已經(jīng)成為了現(xiàn)實
ROCm的具體使用如何呢？雖然顯卡完全不一樣，但是在torch里面為了使用方便，所有和rocm相關(guān)的東西都有cuda的同義對象，比如cuda.device之類的方法，即使之前的代碼中含有使用cuda的語句，也是可以直接開跑不需要再替換的
比如這個作為benchmark的代碼，代碼中也使用了大量cuda的方法，比如查詢版本和cuda設(shè)備這些，都是可以不改代碼直接跑的
來看看RX6800的深度學(xué)習(xí)測試成績
網(wǎng)絡(luò)上還有一些其他顯卡跑出來的成績，比如這個是單張A100的成績
這個是RTX3090單張的成績
這個是實現(xiàn)了ROCm支持的RX6700XT的成績
下面兩個是我自己在Linux上測的RTX3060的成績
我的評價是，ROCm跟CUDA相比已經(jīng)沒有表觀上的鴻溝了。深度學(xué)習(xí)性能測試的差距跟實際的性能差是比較相似的，因為3090和A100就是比RX6800強不少，深度學(xué)習(xí)也對應(yīng)的強一些很正常。RX6800和RX6700XT相比強一些也能佐證，這個測試結(jié)果并沒有什么么大問題。而RTX3060的性能也就停留在調(diào)試階段了，正如上面所說他的12GB顯存是和實力不相匹配的大狂牛，所以在調(diào)試階段可用，真要跑大規(guī)模訓(xùn)練還是得用RTX3090或者RX6800以上級別的顯卡
總結(jié)
深度學(xué)習(xí)這個話題大家都很熟悉，而實際上隨著目前各種深度學(xué)習(xí)平臺的逐漸發(fā)展，加上網(wǎng)上各種教程都是老生常談，F(xiàn)astAI一直在簡化深度學(xué)習(xí)的過程，要入門深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)成本是相當?shù)偷?。而此時需求就來到了硬件這一邊，選擇比較合適的調(diào)試或主力訓(xùn)練硬件是一個一個困擾很多小白的問題，上面我也列出了很多選擇，這里就不重復(fù)了，總的來說，購買相應(yīng)的硬件只需要服從下面這些原則：
1.符合自己的預(yù)算和應(yīng)用需求。就玩玩風格遷移不需要買A100，要搞大規(guī)模訓(xùn)練沒辦法用RTX2060，從自己的預(yù)算和用途出發(fā)來選擇
2.區(qū)分好調(diào)試需求和訓(xùn)練需求。如果是學(xué)生或打工人，先問問老板有沒有服務(wù)器，有沒有分配的個人電腦；如果是老板，先問問學(xué)生或者打工人性能需求是怎樣的，需要不需要調(diào)試和訓(xùn)練分立
3.不強求某一種平臺。不要因為周圍都用CUDA/ROCm就覺得非xxx不可，實際上代碼是可以通用的
目前ROCm安裝的教程比較少，如果有ROCm安裝的問題，或者硬件選擇的問題，可以隨時評論區(qū)提問，這樣issue大家都能看到
