AMD拿什么对抗CUDA？

在GPU领域，CUDA是目前最常用的GPU编程框架。然而，AMD也有自己独特的GPU计算框架——ROCm。ROCm是面向异构计算的开放式、可扩展式的平台，支持多种操作系统和多种GPU架构。AMD使用ROCm作为打破CUDA垄断的解决方案。

相比CUDA，ROCm最大的优点在于它的开放式特点。尽管CUDA的优化效果比ROCm更好，但CUDA的开放性确实非常有限，这给了AMD和ROCm一个巨大的机会。ROCm支持多种编程语言，包括C/C++、Fortran和Python。与此同时，ROCm工具集提供了超过20种不同的库，从机器学习和深度学习到大数据分析和硬件加速的文件系统，使得使用ROCm进行GPU计算编程变得非常方便。

ROCm还支持AMD GPU与CPU之间的协作。ROCr（ROCm runtime）使得在CPU和GPU之间传递数据变得非常容易，这意味着，用户不必将全量数据复制到GPU，也不必从GPU中复制回CPU，从而避免了额外的延迟和复制开销。此外，ROCm允许用户将GPU的计算能力应用到更广泛的应用领域。

下面以一个向量加法的例子，比较一下CUDA和ROCm：

在CUDA中，对于向量加法，我们可以使用下面的代码片段：

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    c[tid] = a[tid] + b[tid];
}

int main() {
    int size = N * sizeof(int);
    int *a, *b, *c;
    cudaMalloc(&a, size);
    cudaMalloc(&b, size);
    cudaMalloc(&c, size);
    cudaMemcpy(a, host_a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(b, host_b, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    add<<>>(a, b, c);
    cudaMemcpy(host_c, c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
}

在ROCm中，相应的代码