問題タブ [amd-gpu]

AMD と Nvidia で異なるをvkCmdDebugMarkerBeginEXT使用するためのハンドルを取得するときに、奇妙な動作に遭遇しました。vkGetDeviceProcAddrただし、使用すると機能しvkGetInstanceProcAddrます。

レイヤーインターフェイスのドキュメントから：

vkGetDeviceProcAddr は、デバイス拡張またはコア デバイス エントリ ポイントのクエリにのみ使用できます。デバイス エントリ ポイントには、VkDevice を最初のパラメーターとして使用するコマンド、または VkDevice の子であるディスパッチ可能なオブジェクト (現在、これには VkQueue と VkCommandBuffer が含まれます) が含まれます。vkGetInstanceProcAddr を使用して、すべてのコア エントリ ポイントに加えて、デバイスまたはインスタンス拡張エントリ ポイントを照会できます。

のプロトタイプは、次のvkCmdDebugMarkerBeginEXT説明と一致しているようです。

デバイスのバージョンを簡単に呼び出すことができますが、これが失敗した場合はインスタンスのバージョンを呼び出します (可能であれば、追加のディスパッチ コストを回避するため)。

OpenCL サンプルの HelloWorld を使用して、すべてが正常に機能しているかどうかを確認しようとしています。コンパイルに問題はありませんが、clCreateCommandQueue() に CL_OUT_OF_HOST_MEMORY があります。

ここで私が得るもの

Oland AMD Radeon HD 8600 シリーズで Ubuntu 16.04.2 LTS を使用しています。ここで入手可能な最新の AMDGPU-PRO ドライバーと、64 ビット Linux 用の AMD APP SDK 3.0 をここでインストールしました。clinfo の出力を以下に示します。

NVIDIA GPUの場合、私は使用します

nvidia-smi -i 0 --format=csv,noheader --query-gpu=power.draw

このコマンドは (たとえば) 150.00 Wstdout に出力します。

しかし、どうすれば Windows コマンド プロンプトから AMD GPU の電力使用量を取得できますか?

機械学習/AI を探索するためのライブラリを見つけるのに苦労しています。R9 290x を 2 台持っていますが、適切に機能するライブラリが見つからないようです。

最初に、machine_learning サンプル フォルダーのベンチマークで示されているように、優れた CPU パフォーマンスを備えていますが、機械学習の GPU パフォーマンスが低い array-fire を試しました。

rocm と MIOpen を調べて、hip 対応の tensorflowを試しましたが、290x 世代ではサポートされていないことがわかりました。テンソルフローのllvm-amdgpuサポートにも取り組んでいる人を見つけましたが、まだ準備ができていないようです

Haskell の加速を調べたところ、 amdgpu backendに関する問題が見つかりましたが、まだ準備ができていないようです。

多分私は十分に広く検索していませんか？しかし、私が知る限り、ほとんどすべてが cuda で実行されており、現時点ではこれに新しい GPU を購入する余裕はありません。