如何在独立显卡 AMD GPU 上运行 Python 脚本？

Question

我想做的事：

我有一个脚本，用于分解给定范围内的素数：

# Python program to display all the prime numbers within an interval

lower = 900
upper = 1000

print("Prime numbers between", lower, "and", upper, "are:")

for num in range(lower, upper + 1):
   # all prime numbers are greater than 1
   if num > 1:
       for i in range(2, num):
           if (num % i) == 0:
               break
       else:
           print(num)

我想使用 GPU 而不是 CPU 来运行这样的脚本，这样会更快

问题：

我的英特尔 NUC NUC8i7HVK上没有 NVIDIA GPU，而是“独立 GPU”

如果我运行此代码来检查我的 GPU 是什么：

import pyopencl as cl
import numpy as np

a = np.arange(32).astype(np.float32)
res = np.empty_like(a)

ctx = cl.create_some_context()
queue = cl.CommandQueue(ctx)

mf = cl.mem_flags
a_buf = cl.Buffer(ctx, mf.READ_ONLY | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=a)
dest_buf = cl.Buffer(ctx, mf.WRITE_ONLY, res.nbytes)

prg = cl.Program(ctx, """
    __kernel void sq(__global const float *a,
    __global float *c)
    {
      int gid = get_global_id(0);
      c[gid] = a[gid] * a[gid];
    }
    """).build()

prg.sq(queue, a.shape, None, a_buf, dest_buf)

cl.enqueue_copy(queue, res, dest_buf)

print (a, res)

我收到：

• [0] <pyopencl.Platform 'AMD Accelerated Parallel Processing' at 0x7ffb3d492fd0>
• [1] <pyopencl.Platform 'Intel(R) OpenCL HD Graphics' at 0x187b648ed80>

解决问题的可能方法：

我找到了一份指南，可以帮助您逐步了解如何在 GPU 上运行它。但是所有通过 GPU 传输 Python 的 Pyhton 库，如PyOpenGL、PyOpenCL、 Tensorflow （在 GPU 上强制执行 python 脚本））、PyTorch 等……都是为 NVIDIA 量身定制的。

如果您有 AMD，所有库都会要求ROCm，但据我所知，此类软件仍然不支持集成 GPU 或离散 GPU（请参阅下面我自己的回复）。

我只找到了一个讨论这种方法的指南，但我无法使其发挥作用。

是有希望还是我只是想做一些不可能的事情？

编辑：回复@chapelo

如果我选择的话，0回复是：

Set the environment variable PYOPENCL_CTX='0' to avoid being asked again.
[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31.] [  0.   1.   4.   9.  16.  25.  36.  49.  64.  81. 100. 121. 144. 169.
 196. 225. 256. 289. 324. 361. 400. 441. 484. 529. 576. 625. 676. 729.
 784. 841. 900. 961.]

如果我选择的话，1回复是：

Set the environment variable PYOPENCL_CTX='1' to avoid being asked again.
[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31.] [  0.   1.   4.   9.  16.  25.  36.  49.  64.  81. 100. 121. 144. 169.
 196. 225. 256. 289. 324. 361. 400. 441. 484. 529. 576. 625. 676. 729.
 784. 841. 900. 961.]

Answer 1

经过广泛的研究和多次尝试，我得出的结论是：

1. PyOpenGL：主要与 NVIDIA 配合使用。如果您有 AMD GPU，则需要安装ROCm
2. PyOpenCL：主要与 NVIDIA 配合使用。如果您有 AMD GPU，则需要安装ROCm
3. TensorFlow：主要与 NVIDIA 配合使用。如果您有 AMD GPU，则需要安装ROCm
4. PyTorch：主要与 NVIDIA 配合使用。如果您有 AMD GPU，则需要安装ROCm

我安装了 ROCm，但如果运行rocminfo它会返回：

ROCk module is NOT loaded, possibly no GPU devices
Unable to open /dev/kfd read-write: No such file or directory
Failed to get user name to check for video group membership
hsa api call failure at: /src/rocminfo/rocminfo.cc:1142
Call returned HSA_STATUS_ERROR_OUT_OF_RESOURCES: The runtime failed to allocate the necessary resources. This error may also occur when the core runtime library needs to spawn threads or create internal OS-specific events.

clinfo返回：

Number of platforms                               1
  Platform Name                                   AMD Accelerated Parallel Processing
  Platform Vendor                                 Advanced Micro Devices, Inc.
  Platform Version                                OpenCL 2.0 AMD-APP (3212.0)
  Platform Profile                                FULL_PROFILE
  Platform Extensions                             cl_khr_icd cl_amd_event_callback
  Platform Extensions function suffix             AMD

  Platform Name                                   AMD Accelerated Parallel Processing
Number of devices                                 0

NULL platform behavior
  clGetPlatformInfo(NULL, CL_PLATFORM_NAME, ...)  No platform
  clGetDeviceIDs(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ALL, ...)   No platform
  clCreateContext(NULL, ...) [default]            No platform
  clCreateContext(NULL, ...) [other]              No platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT)  No devices found in platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_CPU)  No devices found in platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_GPU)  No devices found in platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR)  No devices found in platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_CUSTOM)  No devices found in platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ALL)  No devices found in platform

rocm-smi返回：

Segmentation fault

这是因为官方指南中说“Ryzen 的集成 GPU 不是 ROCm 的官方支持目标”。因为我的是集成 GPU，所以超出了范围。

我将不再浪费时间，可能会购买 NVIDIA 或 AMD eGPU（外部 GPU）