スキルセットをGPUコンピューティングに拡張したいと思います。私はレイトレーシングとリアルタイムグラフィックス（OpenGL）に精通していますが、次世代のグラフィックスと高性能コンピューティングはGPUコンピューティングなどにあるようです。
現在、自宅のコンピューターでAMDHD7870グラフィックカードを使用しています。このためのCUDAコードを書くことはできますか？（私の直感は違いますが、Nvidiaがコンパイラバイナリをリリースしたので、私は間違っているかもしれません）。
2つ目の一般的な質問は、GPUコンピューティングをどこから始めればよいかということです。これはよくある質問だと思いますが、私が見た中で一番良かったのは08'からで、それ以来、フィールドはかなり変わったと思います。
いいえ、そのためにCUDAを使用することはできません。CUDA は NVIDIA ハードウェアに限定されています。OpenCLが最良の代替手段です。
Khronos 自体にリソースのリストがあります。StreamComputing.eu Web サイトも同様です。AMD 固有のリソースについては、AMD の APP SDK ページを参照してください。
現時点では、CUDA をさまざまな言語や API に変換/クロスコンパイルするためのいくつかのイニシアチブがあることに注意してください。そのような例の 1 つがHIPです。ただし、これは CUDA が AMD GPU で実行されることを意味するものではないことに注意してください。
うん。:) Hipify を使用すると、CUDA コードを非常に簡単に HIP コードに変換できます。HIP コードは、AMD と nVidia の両方のハードウェアで実行できます。ここにいくつかのリンクがあります
Hipify のプロセスを示す HIP Github リポジトリ
更新 2021 : AMD は Web サイト リンクを ROCm Web サイトに移動するように変更しました
CUDA は NVIDIA デバイスでのみサポートされているため、GPU プログラミングに CUDA を使用することはできません。GPU コンピューティングを学びたい場合は、CUDA と OpenCL を同時に開始することをお勧めします。それはあなたにとって非常に有益です.CUDAについて言えば、mCUDAを使用できます。NVIDIA の GPU は必要ありません。
AMD FirePro GPU ですぐに可能になると思います。こちらのプレス リリースを参照してください。ただし、開発ツールのサポートは 2016 Q1 に予定されています。
「Boltzmann Initiative」ツールの早期アクセス プログラムは、2016 年第 1 四半期に予定されています。