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讨论总结

该讨论源于一个关于Vulkan即将到来，建议抛弃CUDA和ROCm的帖子。评论者从不同角度进行讨论，包括硬件（AMD、Intel等）在不同技术下的性能表现、开发的难易程度、各技术的优势和局限性、不同技术间的竞争关系等，既有对Vulkan的期待，也有对CUDA和ROCm的维护，讨论气氛热烈且存在不少争议点。

主要观点

  1. 👍 Vulkan在部分AMD显卡上即使ROCm不被官方支持也能工作得很好
    • 支持理由：部分AMD用户反馈Vulkan在自己显卡上运行良好。
    • 反对声音：有观点认为Vulkan存在性能问题或在某些任务上不如ROCm。
  2. 🔥 CUDA在计算领域仍是明显的赢家，Vulkan在计算空间有人机工程学劣势
    • 正方观点：CUDA使用方便，Vulkan移植计算项目需要很大意志力。
    • 反方观点：Vulkan是开源选项，有替代CUDA的潜力。
  3. 💡 AMD应投资消费级大显存GPU来与英伟达竞争
    • 解释：开源社区助力下，大显存GPU能让AMD在机器学习领域更具竞争力。
  4. 💡 在不同的模型和任务中，Vulkan与CUDA速度有差异
    • 解释：有的小模型中Vulkan明显慢于CUDA，但在较大有用模型中，提示处理方面可能相当甚至略快。
  5. 💡 JAX在不依赖cuda/rocm方面有独特优势
    • 解释：JAX是编译器驱动更优越，不需要维护太多CUDA内核。

金句与有趣评论

  1. “😂 One can only dream.”
    • 亮点：表达了对Vulkan未来发展的一种期待或调侃。
  2. “🤔 As a poor AMD user I can’t even dream. I’ve been using llama.cpp - vulkan since it’s landed and will take the performance hit instead of fiddling with 5gb of buggy rocm shit.”
    • 亮点：反映出部分AMD用户对ROCm的负面态度以及对Vulkan的接受。
  3. “👀 True, but it’s pretty much ten years late. Back when Vulkan released, I went on record saying it was a mistake to not design the API with GPGPU in mind.”
    • 亮点：对Vulkan早期设计缺陷提出见解。
  4. “😂 I just want to inference models with around 8gb vram. Any of the open source models.. That possible with Vulkan?”
    • 亮点：体现出用户对Vulkan在特定需求下可行性的关注。
  5. “🤔 There are vulkan extensions for AI in the works.”
    • 亮点：表明Vulkan在AI领域有持续发展的潜力。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对Vulkan发展的积极期待，也有对CUDA和ROCm的支持或维护。主要分歧点在于Vulkan是否能够真正替代CUDA和ROCm，原因包括技术性能、开发难度、硬件适配性等多方面因素。例如在一些用户看来，CUDA的库生态庞大难以被取代，而Vulkan虽然有潜力但目前还存在诸多问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨新的技术如SYCL、JAX等在替代CUDA和ROCm中的潜力，以及不同硬件厂商（如英特尔、华为）在这一竞争格局中的发展。
  • 潜在影响：如果Vulkan或其他技术能够替代CUDA和ROCm，可能会影响到机器学习、人工智能等领域的开发方向和成本，打破英伟达在相关领域的部分垄断，也可能促使AMD等硬件厂商调整产品策略以更好地适配新的技术环境。

详细内容：

标题：Vulkan 能否取代 CUDA 和 ROCm？Reddit 热门讨论引发思考

在 Reddit 上，一则关于“Vulkan 正在逼近，是时候抛弃 CUDA 和糟糕的 ROCm”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发了关于 Vulkan 与 CUDA、ROCm 之间性能、适用性以及发展前景的激烈讨论。有人认为 Vulkan 在某些情况下性能出色，比如 [ParaboloidalCrest] 表示使用 llama.cpp - vulkan 后愿意接受性能上的些许下降，而非面对 ROCm 的各种问题。也有人指出 Vulkan 在某些方面存在不足，如 [Chelono] 觉得 Vulkan 在工具方面相较 CUDA 更难，不太适合 HPC 应用。

在讨论焦点与观点分析方面，不少用户分享了自己的看法。[DusikOff] 认为 Vulkan 表现出色，在其 RX5700xt 上运行良好，而且其开放性和跨平台性有助于解决多数加速问题。[fallingdowndizzyvr] 则通过个人经历指出在 llama.cpp 中，Vulkan 的 TG 速度比 ROCm 略快，反驳了所谓的性能下降说法。[stddealer] 认为理论上 Vulkan 能实现 CUDA 的大部分功能，但语言设计对通用计算优化存在挑战，且在 llama.cpp 之前缺乏优秀的机器学习库支持。

关于 CUDA 的优势，[PulIthEld] 指出大家讨厌 CUDA 是因为它维持了垄断地位，[datbackup] 则认为 CUDA 导致人们不得不购买昂贵的 NVIDIA 硬件。

同时也存在共识，如大家普遍认为 AMD 应在一些方面加强，以提升竞争力。有用户认为 ROCm 也有表现不错的情况，如 [noiserr] 称其用于推理时没问题。

有趣的观点如 [MoffKalast] 调侃不同用户群体对硬件和驱动的态度。

总的来说，Reddit 上的这场讨论展示了关于图形计算技术的多样观点和深入思考，Vulkan 能否真正取代 CUDA 和 ROCm 仍未有定论，但无疑激发了大家对行业发展的关注和探讨。