LINUX.ORG.RU

Компания AMD открыла код ROCm — собственной реализации OpenCL

 , , ,


1

2

Компания AMD разместила под свободной лицензией ROCm (Radeon Open Compute) — собственную реализацию OpenCL. Доступен исходный код runtime-библиотеки, драйвера, патчей для LLVM/Clang и эталонной реализации загрузчика OpenCL ICD от Khronos.

В настоящее время этот стек доступен только для видеокарт на архитектурах Fiji и Polaris. Для более старых карт пока предлагается незавершённая реализация OpenCL Clover, поставляемая в составе Mesa.

>>> Подробности

Ответ на: комментарий от anonymous

OpenCL так себе решение, его мало кто поддерживает для вычислений, с открытым кодом, когда он вольётся в основной стек, есть чуть больше шансов, что его будет иметь смысл использовать. Ну и плюс у зелёных это библиотеки типа cuDNN, которых в опенсорсе вообще нема.

dn2010 ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от anonymous

Есть по крайней мере 5 несовместимых друг с другом реализаций единого стандарта OpenCL на x86-64, из них одна практически нерабочая, одна практически ненужная, писать в приложение поддержку opencl чтобы его запустило несколько счастливых владельцев зелёной видеокарты из сотни пользователей несколько расточительно, тем более у зелёных всё равно всё проприетарное и у куды инфраструктура, скорость, отладочные возможности, документация и т.д. есть.

dn2010 ★★★★★ ()

Код открыли? Наконец-то! Теперь на NVIDIA наконец-то появится нормальный OpenCL, не проигрывающий AMD в 10-50 раз в производительности в задачах перебора хэшей

ZenitharChampion ★★★★★ ()
Последнее исправление: ZenitharChampion (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от ZenitharChampion

Теперь на NVIDIA наконец-то появится нормальный OpenCL, не проигрывающий AMD в 10-50 раз в производительности в задачах перебора хэшей

Не появится, пока не будет аналога расширения amd_bitalign в железе. И вообще, ознакомься с вопросом - логика у тебя получается такая же как «AMD выпустил новый опенсорс драйвер - ура, наконец-то на NVIDIA будет нормальный драйвер в ядре!»

tim239 ()

Справедливости ради стоит отметить, что OpenCL ICD Loader был доступен в исходниках всегда - с 2012 года, чтобы каждый производитель не собирал свой несовместимый велосипед.

tim239 ()
Ответ на: комментарий от dn2010

Есть по крайней мере 5 несовместимых друг с другом реализаций единого стандарта OpenCL на x86-64, из них одна практически нерабочая, одна практически ненужная, писать в приложение поддержку opencl чтобы его запустило несколько счастливых владельцев зелёной видеокарты из сотни пользователей несколько расточительно, тем более у зелёных всё равно всё проприетарное и у куды инфраструктура, скорость, отладочные возможности, документация и т.д. есть.

У куды одна реализация - хорошо это или плохо? Допустим, хорошо. Есть ещё непонятно какой HIP, отлично.

У OpenCL куча реализаций и это прекрасно. Пишешь программу один раз и она запускается без перекомпиляции (кроме самого ядра в рантайме) на GPU от AMD, (сюрприз!) NVIDIA, Intel. Также есть шустрая реализация Intel для CPU. Плюс ПЛИС и не-NVIDIA мобильные GPU типа Mali и Adreno. Кнечно, под каждую аппаратную архитектуру лучше затачиваться отдельно - но по крайней мере есть с чего начать и можно писать в «скалярном» стиле ядра, которые более-менее работают на всех трёх типах GPU на PC.

tim239 ()
Ответ на: комментарий от svr4

Как будто вычисления на видюхах это только нейросети.

В будущем в общем-то так и будет. Даже для игр уже разрабатывают методы прорисовки и симуляции физики использующие нейросети. И топовые карточки (GV100) уже затачиваются именно под нейросети.

Edit: Еще в играх будущего наверняка будут использовать навороченный ИИ на основе нейросетей. Процессор такую задачу не поднимет, а вот GPU в самый раз.

EvgenijM86 ()
Последнее исправление: EvgenijM86 (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от EvgenijM86

В будущем в общем-то так и будет. Даже для игр уже разрабатывают методы прорисовки и симуляции физики использующие нейросети. И топовые карточки (GV100) уже затачиваются именно под нейросети.

В параллельной вселенной. Ну ты можешь попытаться хотя бы хоть как-то описать какую именно задачу в «методах прорисовки» будет выполнят нейросеть, либо в той же физике. Мне очень интересно.

Edit: Еще в играх будущего наверняка будут использовать навороченный ИИ на основе нейросетей. Процессор такую задачу не поднимет, а вот GPU в самый раз.

В такой же параллельной вселенной. Пока что никто ИИ сложнее табуретки на нейросетях не запилил, но ты можешь быть первым. Это всяко лучше чем болтать на лоре.

shielcody ()
Ответ на: комментарий от shielcody

Ну ты можешь попытаться хотя бы хоть как-то описать какую именно задачу в «методах прорисовки» будет выполнят нейросеть, либо в той же физике. Мне очень интересно.

Style transfer, например.

https://github.com/anishathalye/neural-style https://github.com/junyanz/CycleGAN

В такой же параллельной вселенной. Пока что никто ИИ сложнее табуретки на нейросетях не запилил, но ты можешь быть первым. Это всяко лучше чем болтать на лоре.

С добрым утром. Даже https://translate.google.com/ работает на нейросетях.

anonymous ()
Ответ на: комментарий от shielcody

В параллельной вселенной. Ну ты можешь попытаться хотя бы хоть как-то описать какую именно задачу в «методах прорисовки» будет выполнят нейросеть, либо в той же физике. Мне очень интересно.

Элементарно, Ватсон:
1) Нейросети дают картинку в которой недостает множество деталей. Задача нейросети - додумать эти детали, чтобы картинка была почти неотличима от нормальной прорисовки через движок.
https://www.youtube.com/watch?v=1tbHkWmOuAA
2) Нейросети надо нарисовать динамику дыма или других жидкостей на основе множества примеров дыма/жидкостей.
https://www.youtube.com/watch?v=iOWamCtnwTc

И таких задач можно придумать очень много, т.к. количество данных для тренировки как правило неограниченно (их можно просто сгенерировать сколько надо).

В такой же параллельной вселенной. Пока что никто ИИ сложнее табуретки на нейросетях не запилил, но ты можешь быть первым. Это всяко лучше чем болтать на лоре.

Уже запили ИИ который выигрывает в ГО против любых людей. Никакой обычный ИИ сделанный при помощи ручного кодирования поведения на это не способен.

EvgenijM86 ()
Последнее исправление: EvgenijM86 (всего исправлений: 2)
Ответ на: комментарий от Sunderland93

нейронные сети в современном их понимании это какая-то протонаука типа попыток объяснения природных явлений кознями сверхестественных существ.

то что они вообще работают это аналог анекдота про пароль «мао зцедун»: ресурсов надо столько что без топовых видях не заводится

i36_zubov ()
Ответ на: комментарий от anonymous

Style transfer, например.
https://github.com/anishathalye/neural-style https://github.com/junyanz/CycleGAN

Во-первых к теме не имеет никакого отношения. Во-вторых убогое дерьмо. Результаты с рандомными картинками в студию.

Use --iterations to change the number of iterations (default 1000). For a 512×512 pixel content file, 1000 iterations take 2.5 minutes on a GeForce GTX Titan X GPU, or 90 minutes on an Intel Core i7-5930K CPU.

Заходи ещё.

С добрым утром. Даже https://translate.google.com/ работает на нейросетях.

Опять же мимо темы. Это не ИИ и работает он как дерьмо. И сложность его равна сложности табуретки. И никакой транслейт на нём не работает - он прикручен слева сверху.

Да и про прикручен такое себе, т.к. тут https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Neural_Machine_Translation кроме маркетиного булшита я ничего конкретного не увидел.

shielcody ()
Ответ на: комментарий от EvgenijM86

Нейросети дают картинку в которой недостает множество деталей. Задача нейросети - додумать эти детали, чтобы картинка была почти неотличима от нормальной прорисовки через движок.

Маркетинговый булшит для домохозяек. Ценность эти сравнений равна нулю. И к теме это не имеет никакого отношения. Оно в 1000раз медленнее реалтайма. Как будет в районе порядка - приходи.

2) Нейросети надо нарисовать динамику дыма или других жидкостей на основе множества примеров дыма/жидкостей.

Выглядит как дерьмо, конкретики ноль. Реалтайма даже в районе 5порядков нет. Сравнения с альтернативой нет. Это всё академический булшит. Пацанам надо отрабатывать гранты и делать видимость работы, а сейчас МЛ в тренде - пацаны развлекаются как могут.

И таких задач можно придумать очень много, т.к. количество данных для тренировки как правило неограниченно (их можно просто сгенерировать сколько надо).

Каких данных - чего сгенерено? Я бы сказал что там у тебя неограниченно. Ты пока что ни одной реальной не показал и применение не описал.

Уже запили ИИ который выигрывает в ГО против любых людей.

Тебя разводят как и любую домохозяйку. Это примитивная игра с примитивными правилами к ИИ не имеет никакого отношения.

Опять же очередное враньё. Судя по информации с википедии была всегда одна игра и какой-то цирк в онлайне. Поэтому опять же ничего, кроме пустых заявлений.

И как я уже говорил - игра в го не имеет никакого отношения к ИИ.

Никакой обычный ИИ сделанный при помощи ручного кодирования поведения на это не способен.

Оснований для этого утверждения ноль. Эта поделка итак состоит на 90% из ручного кодирования. Специально для экспертов в треде поясняю - все нейросети используются для оптимизации ручного кодирования.

Для этой игры не нужен ИИ, для этой игры не нужно ничего, кроме 10строк кода. Единственная причина для всех этих махинаций - слабые вычислительные мощности.

Все эти подходы не работают нигде - они абсолютно бесполезны. Они не играют в игры - тебя обманули. Впрочем как и всегда.

В данном случае, да и в любом другом, нейросеть используется просто как сжатая ассоциативная таблица. Никакой «нейро», «сетей», «обучения» тут нет. Т.е. нечто сродни экстраполяции - только не какими-то осмысленными методами, а неведомой хернёй.

Подобных методов вагон и маленькая тележка - тот minimax и прочая херня.

shielcody ()
Ответ на: комментарий от anonymous

А моя бабушка в интернет не верила, пока не померла.

Ну вы там уже давно верите - только что-то ничего нет. Сколько те прошло, а в игрулях ничего кроме разрешения и более сильного матана не изменилось. И то это изменилось лишь благодаря увеличению вычислительных мощностей.

Что там у вас было. Вам же там недавно показывали виарчик, будущие. Что-то несмоглось опять? Ну ничего не следующей итерации через ещё 30лет непременно повезёт.

Что там там обещали? Открытый мир, сильный ИИ? Влияние на мир? А ничего со сремён котора не поменялось. 2-3 сдохших персонажа и изменённых диалога - да. Это прогресс, я считаю.

shielcody ()
Ответ на: комментарий от tim239

Если бы эта куча реализаций работала, то было бы просто замечательно. Пока во всех темах, где я работаю, есть какое-то ускорение на cuda, и возможно есть поддержка opencl в зачаточном состоянии. В нейросетках, например, только cuda и есть, в molecular modelling есть рабочее на cuda и есть тестовое на opencl, которое кроме как на nvidia нигде не заводится из-за различий в реализации. Для квантов есть быстрая реализация на openacc PGIшном, тоже закрытом.

dn2010 ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от EvgenijM86

Edit: Еще в играх будущего наверняка будут использовать навороченный ИИ на основе нейросетей. Процессор такую задачу не поднимет, а вот GPU в самый раз.

Ага, щазз. Во-первых, у ИИ игр и ИИ распознования образов и зависимостей общего только название. В играх задача ИИ состоит в том, чтоб совершать ошибки, типичные для человека. Если управление противниками доверить правильно выбранной и обученной нейросети, она будет просто абузить все ошибки баланса, а это как раз прерогатива опытного игрока. Во-вторых, для использования нейросети не нужно много вычислительной мощности, игровому ИИ информация о мире доступна в удобной форме, не нужно вычленять её из отрендереного кадра, количество вариантов тоже невелико, так что всё сведётся к нескольким умножениям небольших матриц раз в секунду. Для многоядерного CPU это вообще не проблема. Много ресурсов требует обучение сложной многослойной нейросети, но обучать такую нейросеть во время игры никто не будет: для машинного обучения со сложной моделью самое главное - это объём данных для обучения, сам игрок столько данных не наиграет, а обучать локально по данным, собранным глобально - это дурная работа.

khrundel ()
Ответ на: комментарий от dn2010

Что я там, кроме маркетингово булшита, должен увидеть? Хомячкам надо впаривать очередной физикс/вр. МЛ сейчас мейнстрим и естественно вендор будет и пиариться и предлагать решения под этот мейнстрим. Ничего удивительного.

shielcody ()
Ответ на: комментарий от shielcody

Рендеринг там есть. И применение нейросеток в пострендеринге, потому что честно рендерить долго, дорого и не всегда как у тёмы лебедева последнее получается.

dn2010 ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от shielcody

shielcody:

В параллельной вселенной. Ну ты можешь попытаться хотя бы хоть как-то описать какую именно задачу в «методах прорисовки» будет выполнят нейросеть, либо в той же физике. Мне очень интересно.

Phase-Functioned Neural Network

'Фазово-функциональная нейронная сеть'

В рамках проекта «Фазово-функциональная нейронная сеть» (Phase-Functioned Neural Network) учёные разработали самообучающуюся систему, которая позволяет моделировать движения виртуального персонажа в реальном времени.

https://www.youtube.com/watch?v=Ul0Gilv5wvY

awoland ()
Последнее исправление: awoland (всего исправлений: 3)