1.ROCm-RV生态分析
2.AMD 编译概述 & Fatbin 文件生成 & HIP Runtime API（启动 CUDA 核函数）
3.怎样写软件源码?
4.AMD的ROCM平台是什么？
5.LLVM源码编译及调试
6.AMD被黑客叫卖Navi显卡源码，1亿美元出售是真吗？

ROCm-RV生态分析

       ROCm（Radeon Open Compute）是一个开放源代码的软件平台，其核心功能在于支持AMD GPU的并行计算与加速计算任务。该平台提供了一系列工具和库，方便开发者利用AMD GPU性能进行高性能计算、深度学习和机器学习等任务。红警游戏编程源码然而，ROCm的成熟度相对CUDA而言有所不足。ROCm主要针对Linux系统，而CUDA则广泛兼容包括Windows、Linux和macOS等操作系统平台。

       ROCm的底层结构基于Linux的admgpu Driver，而RV生态的基础则是Linux显卡驱动。此驱动包含部分闭源代码，且目前尚不完全清楚RV生态下的开源GPU已达到何种程度。在开始讨论RV硬件生态环境之前，我们先来看看AMD通过ROCm支持的GPU硬件设备。

       AMD的ROCm支持涵盖AMD Instinct、AMD Radeon PRO和AMD Radeon三个GPU系列。国内开发者主要接触到的是AMD Radeon PRO和AMD Radeon两个系列，分别面向专业工作站和消费市场。ROCm未来将淘汰的GPU型号，开发者在RV生态开发时可将其置于次要优先级。

       接下来，我们探讨RV生态的移植平台分析。市面上的SG处理器基本满足桌面端与服务端需求，具备单路与双路实现能力。以XTX为例，其需要PCIe 4.0 X通道，SG能够满足这一需求，因此硬件环境符合要求。

       至于RV生态中对GPU的支持情况，RISC-V已全面支持旧款GCN架构显卡，并正在支持Navi架构GPU。当前Linux内核版本已更新至V6.9，go源码编辑对于Navi架构GPU的支持可进行验证。同时，老款GCN架构显卡在ROCm中被舍弃，需要特定版本支持特定GPU。

       综上所述，RV生态支持ROCm需同时考虑软硬件配合。当前硬件环境基本满足要求，但不如X或ARM平台丰富。对于软件开发者而言，在RV环境下运行ROCm，可能需关注以下几点。

       考虑到RV生态的建设任重道远，硬件和软件都需要大量开发才能实现多元化发展。

AMD 编译概述 & Fatbin 文件生成 & HIP Runtime API（启动 CUDA 核函数）

       AMD 平台的术语概览

       AMD GPU 计算生态基于 ROCm（Radeon Open Computing platform），ROCm 包括ROC 和 Radeon 等简称，ROC：Radeon 开放计算平台，Radeon 是 AMD GPU 产品的品牌名。ROCm 类似于 CUDA 于 NVIDIA GPU。ROCx 包含 ROCr - ROC Runtime，ROCk - ROC kernel driver, ROCt - ROC Thunk。

       HIP（Heterogeneous-Computing Interface for Portability）是一个旨在简化 CUDA 应用程序到便携式 C++ 代码转换的接口，支持 C 风格的 API 和 C++ 内核语言。

       HIP-Clang 是 AMDGPU 异构编译器，用于在 AMD 平台上编译 HIP 程序。

       HCC（Heterogeneous Compute Compiler）是面向异构设备的开源 C++ 编译器，基于 LLVM + CLANG，实现将并行编程程序转换为 AMD GCN ISA。

       在 ROCM v3.5 版本前，HCC 编译器被使用，之后引入了 HIP-Clang 编译器，HCC 编译器不再发展新特性，AMD 公司不再维护。

       “HIP化”工具，即 HIPify，leveldb的源码能将 CUDA 代码转换为便携式 C++ 代码，自动执行大部分转换工作。

       ROCm 计算平台的编译流程包括使用 HIPify 工具转换 CUDA 源码到 HIP 源码，HIP 源码能够在 AMD 或 NVIDIA GPU 上运行。

       在 AMD ROCm 平台上，HIP 提供 HIP 运行时 API，实现与应用程序链接的对象库，包括流、事件和内存管理。在 NVIDIA CUDA 平台上，提供头文件，从 HIP 运行时 API 转换为 CUDA 运行时 API，提供内联函数以实现低开销。

       在 AMD ROCm 平台生成 Fat Binary 文件，使用 clang-offload-bundler 工具，将针对不同架构的多个 ELF 二进制文件合并成单个捆绑文件。

       clang-offload-bundler 工具在编译过程中对翻译单元进行多次编译，生成主机和设备代码对象，然后合并这些代码对象到单个捆绑文件中。

       HIP Runtime API 支持 CUDA <<<>>> 核函数语法，通过 hip-clang 编译选项选择 -fhip-new-launch-api，遇到 <<<>>> 时，调用一系列 API 来存储和处理核运行参数，最终通过 hipLaunchKernel API 运行核函数。

       在编译过程中，使用 hip-clang 时，会调用 API 来存储核运行参数，然后通过桩函数调用，再通过 hipLaunchKernel API 实现核函数的运行。

       API 包括用于初始化和注册函数的 API，如 __hipRegisterFatBinary 和 __hipRegisterFunction，保证 fatbin 文件只加载一次。

怎样写软件源码?

在软著申请中，关键的sortrows源码排序软件信息填写不容忽视。针对作品开发和运行环境的描述，你需要详细列出以下几点:

       首先，开发环境的描述应明确具体:

       处理器：例如，Intel Core i5或AMD Ryzen 5，强调其性能和效率。

       内存：确保足够的资源，如8GB或GB RAM，以支持软件流畅运行。

       存储：如GB或GB SSD，存储空间不可或缺。

       其他硬件：如用于开发的显示器、高效键盘和鼠标，它们可能影响开发效率。

       例如，Java开发的网页应用，你可能会写：“在装备有Intel Core i5处理器，8GB RAM，GB SSD的硬件环境中，配备专业显示器、键盘和鼠标进行开发。”

       然后，运行平台同样重要：

       处理器：如Intel Core i3或AMD Ryzen 3，适应目标用户群体的设备。

       内存：至少4GB或8GB RAM，保证基本的用户体验。

       存储：GB或GB SSD，确保快速加载。

       浏览器插件和操作系统：如Windows、macOS或Linux下的兼容性信息。

       对于网页应用，描述可能为：“在Intel Core i3处理器，4GB RAM，GB SSD的硬件上，兼容Windows、vue源码感悟macOS或Linux操作系统，运行于浏览器环境中。”

       软件开发工具的选择同样重要：

       IDE：如Eclipse或IntelliJ IDEA，突出其高效和专业性。

       构建工具：如Maven或Gradle，确保代码质量和部署流程的标准化。

       示例为：“利用Eclipse作为主要开发环境，Maven或Gradle作为构建工具进行项目构建和管理。”

       至于运行支撑环境，需要考虑：

       Web服务器：如Apache或Nginx，强调其稳定性和性能。

       数据库：MySQL或Oracle，提供数据存储和管理的基础。

       比如：“该网页应用在Apache或Nginx服务器上部署，利用MySQL或Oracle数据库进行数据交互和存储。”

       最后，每个软著申请可能都有其特定的要求，以上内容仅供参考，确保根据实际项目需求进行详细且准确的填写，才能提升作品的认证通过率。

AMD的ROCM平台是什么？

       揭开AMD ROCm神秘面纱：高性能GPU计算平台的全面解析

       AMD ROCm，这个名字背后隐藏着一个强大的开源GPU计算生态系统。它不仅仅是一个堆栈，而是一系列精心设计的组件，旨在为高性能计算（HPC）、人工智能（AI）和科学计算等领域提供卓越性能和跨平台的灵活性。由Open Source Software（OSS）驱动，ROCm包含驱动程序、开发工具和API，如OpenMP和OpenCL，以及集成的机器学习框架，如PyTorch和TensorFlow。核心组件包括驱动、编译器、运行时库和工具集，支持AMD GPU、APU和多架构处理器，目标是打造一个高性能且可移植的GPU计算平台，与NVIDIA的CUDA相媲美。

       ROCm项目的基石是AMD Radeon Open Computing，类似于CUDA，通过ROCm系列项目和HSA（异构系统架构）实现。AMD与众多伙伴合作，利用GCN（AMD GPU架构）等技术，构建了一个兼容且高效的runtime和架构API。与CUDA相比，ROCm利用HIP在多个平台上部署便携式应用，如A卡用HIP或OpenCL，而N卡则使用CUDA。此外，ROCm的软件栈中内置了rocFFT、rocBLAS、rocRAND和rocSPARSE等加速库，进一步提升计算效率。

       要使用ROCm，开发者可以借助标准Linux编译器（如GCC、ICC、CLANG），以C或C++编程，主要依赖hip_runtime.h，它包含了hip_runtime_api.h和hipLaunchKernelGGL的核心内容。尽管hip_runtime.h支持C++，但公开函数相对有限。特别地，AMD和NVIDIA的实现细节分别存储在amd_detail/**和nvidia_detail/**中，直接使用需谨慎。hipcc作为编译器驱动，取代CUDA的nvcc，而hipconfig则帮助查看配置信息。使用ROCm源码时，需设置特定的分支（如ROCM-5.6.x），并安装对应的驱动和预构建包，以下是关键步骤：

       1. 设置仓库分支（如ROCM-5.6.x）和环境变量ROCM_PATH（默认在/opt/rocm）。

       2. 克隆必要的GitHub仓库，如HIP、HIPCC和clr。

       3. 配置环境变量指向仓库目录，包括HIP、HSA、HIP_CLANG_PATH等。

       4. 构建HIPCC运行时，依赖HIP和ROCclr，可能需要指定特定平台选项。

       5. 对于HIPCLR，指定相关目录和安装选项，hip运行时默认安装在$PWD/install。

       从ROCM 5.6开始，clr库合并了ROCclr、HIPAMD和OpenCL，提供更为集成的体验。同时，AMDDeviceLibs和ROCm-CompilerSupport库的管理与构建细节需要遵循特定指南，CMake的使用和依赖设置也尤为重要。

       AMD的HSA架构使得开发者能直接利用GPU性能，HSA运行时API提供了错误处理、内存管理和高级调度等接口。AQL作为数据包标准，支持细粒度和粗粒度内存访问，程序员需深入理解HSA运行时手册以充分利用其功能。

       要编译HSA运行时，你需要ROCT-Thunk-Interface库，并可能需要加入特定用户组。ROCt库依赖于ROCk驱动，其入门指南提供了系统兼容性、内核和硬件支持信息。构建和安装ROCm包的过程包括使用cmake构建，然后进行安装和软件包打包。

       最后，ROCm生态系统的数学库如rocFFT、rocBLAS等，为高性能计算提供了强大的工具。这些库的详细信息和GitHub链接，为开发者提供了丰富的资源库，让性能优化触手可及。

       总之，AMD ROCm是一个强大的工具，为开发者提供了一站式GPU计算解决方案，无论是科研、AI还是游戏开发，都能从中受益。通过深入了解和利用这一平台，你可以解锁GPU计算的无限可能。

LLVM源码编译及调试

       为了深入理解并实现LLVM源码的编译与调试，我们需要分步骤进行，逐一安装相关软件并配置环境。首先，安装cmake，这是构建过程的核心工具。

       在Linux环境下，我们可以使用tar命令来下载并解压cmake的安装包。具体的步骤是：

       访问cmake官网，下载cmake-3..0-rc2-linux-x_.tar.gz。

       使用tar命令解压文件：`tar xf cmake-3..0-rc2-linux-x_.tar.gz`。

       将解压后的文件移到/usr/share目录，并重命名为cmake-3..0-rc2-linux-x_以方便访问。

       创建软连接，将cmake-3..0-rc2-linux-x_/bin/cmake移动到/usr/bin目录，并重命名为cmake，确保它可以被直接调用。

       然后，安装ninja，这是构建过程中高效的任务执行工具。

       使用git克隆ninja的源代码。

       运行配置脚本以生成构建文件。

       复制ninja到/usr/bin目录。

       通过`ninja --version`检查ninja的安装情况。

       接下来，安装Python、gcc和g++，这是构建LLVM环境的基本依赖。

       之后，安装LLVM。我们可以通过git克隆LLVM项目并进行配置、构建和安装。

       克隆LLVM项目。

       指定版本（例如，基于特定版本）。

       切换到项目目录并使用cmake进行配置。

       使用预先选择的构建系统（如Ninja）和选项进行构建。

       执行构建并使用ninja命令进行编译。

       调试LLVM源码涉及查看支持的后端target、使用前端编译器（clang）生成LLVM IR、使用LLVM工具（如llc）进行调试、并使用graphviz生成可视化图表。

       在调试过程中，可以使用以下工具：

       查看各阶段DAG使用llvm-dis。

       查看AMDGPU寄存器信息与指令信息使用llvm-tblgen。

       通过上述步骤，您可以成功安装并配置LLVM源码的编译环境，并进行有效的调试与分析。

AMD被黑客叫卖Navi显卡源码，1亿美元出售是真吗？

AMD遭遇严重信息安全事件：1亿美元Navi显卡源码被曝光

       近期，AMD在公告中揭示了一起惊人的事件：年底，有人试图联系他们，声称持有AMD图形产品及相关子集的测试文件。这些文件一度在网上传出，但已被删除。AMD强调，虽然这些测试文件非核心机密，但黑客可能还有其他未公开的AMD知识产权（IP）存在。

       AMD已果断采取行动，报警并将此事交由刑事调查处理，与执法机构紧密合作，以应对这一威胁。然而，公众对于此事的知晓程度并不高，直到有人在Github上发布了疑似被窃取的Navi显卡源码，最初甚至标价1亿美元，若未达成交易，将公之于众。

       AMD已通过法律途径要求Github删除相关源码，公告中明确表示，泄密内容并未涉及其核心产品，似乎在排除7nm Navi显卡源码泄露的可能。此次事件无疑给AMD及其用户带来了不小的忧虑，但AMD的快速反应和法律措施显示了他们对信息安全的重视。