ROCm-Developer-Tools/HIP
HIP
HIP est un langage de noyau GPU C++ et un runtime multiplateforme conçu pour écrire des applications de calcul haute performance portables. Il fournit une interface de programmation qui permet à une seule base de code source de s'exécuter sur les architectures GPU AMD et NVIDIA.
Le projet fonctionne comme une couche de compatibilité qui permet la conversion et la migration du code source CUDA existant pour s'exécuter sur le matériel AMD. Ceci est réalisé grâce à un mappage de syntaxe qui reflète CUDA et un processus de traduction source-à-source pendant la compilation.
La boîte à outils couvre la surface plus large du développement GPGPU multiplateforme, y compris l'optimisation du calcul hétérogène et la création de noyaux portables. Elle utilise une abstraction de runtime pour mapper les appels d'API unifiés aux bibliothèques de pilotes spécifiques au fournisseur pour la gestion de la mémoire et du noyau.
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.
