ROCm-Developer-Tools/HIP
HIP
HIP هي لغة نواة GPU لـ C++ ووقت تشغيل عبر المنصات مصمم لكتابة تطبيقات حوسبة عالية الأداء وقابلة للنقل. توفر واجهة برمجة تسمح لقاعدة كود مصدر واحدة بالتنفيذ على كل من بنيات GPU لـ AMD و NVIDIA.
يعمل المشروع كطبقة توافق تمكن من تحويل وترحيل كود مصدر CUDA الحالي للتشغيل على أجهزة AMD. يتم تحقيق ذلك من خلال تعيين بناء الجملة الذي يعكس CUDA وعملية ترجمة من مصدر إلى مصدر أثناء التجميع.
تغطي مجموعة الأدوات السطح الأوسع لتطوير GPGPU عبر المنصات، بما في ذلك تحسين الحوسبة غير المتجانسة وإنشاء نوى قابلة للنقل. وتستخدم تجريد وقت التشغيل لتعيين استدعاءات API الموحدة لمكتبات تعريف البائع الخاصة لإدارة الذاكرة والنواة.
Features
- Portable Kernel Languages - Provides a C++ GPU kernel language for writing parallel compute kernels that target multiple hardware backends.
- CUDA Source Converters - Converts existing NVIDIA CUDA source code into a compatible format to run on AMD hardware.
- Cross-Vendor Compute Engines - Functions as a cross-platform runtime allowing compute applications to run on different GPU manufacturers.
- GPU Kernel Development - Enables the development of single-source C++ kernels that execute on multiple GPU architectures.
- Syntax Mapping Layers - Implements a language grammar that mirrors NVIDIA CUDA to simplify the porting of GPU kernels.
- GPU Programming Runtimes - Supports writing single-source C++ code that runs on both AMD and NVIDIA GPUs.
- Source-to-Source Compilers - Translates a shared C++ dialect into platform-specific GPU code during the compilation phase.
- CUDA and HIP Code Generators - Facilitates the migration of existing CUDA source code to run on AMD hardware via the HIP interface.
- CUDA Compatibility Layers - Provides a programming interface that allows NVIDIA CUDA source code to be converted and run on AMD hardware.
- Runtime Abstraction Layers - Maps unified API calls to vendor-specific driver libraries for memory and kernel management.
- Kernel Dispatchers - Provides a common interface to schedule GPU workloads across different hardware vendors.
- Build-Time Dialect Mappings - Uses preprocessor macros and conditional headers to resolve hardware-specific types and function signatures at build time.
- Heterogeneous Computing Libraries - Creates efficient GPU-accelerated applications that can be deployed across diverse hardware environments.
- Cross-Platform Development - Provides a framework for developing high-performance compute kernels that remain portable across GPU vendors.
- Parallel Programming Frameworks - C++ runtime API and kernel language for GPU acceleration.
