1.AMD 编译概述 & Fatbin 文件生成 & HIP Runtime API（启动 CUDA 核函数）
2.女黑客真要价1亿美元？GPU源代码泄露事件后续还有吗？
3.AMD的有源码源ROCM平台是什么？
4.硬核观察 #1112 1/7 的 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码
5.ROCm-RV生态分析
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，有源码源ROC：Radeon 开放计算平台，有源码源Radeon 是有源码源 AMD GPU 产品的品牌名。ROCm 类似于 CUDA 于 NVIDIA GPU。有源码源ROCx 包含 ROCr - ROC Runtime，有源码源影之刃源码ROCk - ROC kernel driver,有源码源 ROCt - ROC Thunk。
HIP（Heterogeneous-Computing Interface for Portability）是有源码源一个旨在简化 CUDA 应用程序到便携式 C++ 代码转换的接口，支持 C 风格的有源码源 API 和 C++ 内核语言。
HIP-Clang 是有源码源 AMDGPU 异构编译器，用于在 AMD 平台上编译 HIP 程序。有源码源
HCC（Heterogeneous Compute Compiler）是有源码源面向异构设备的开源 C++ 编译器，基于 LLVM + CLANG，有源码源实现将并行编程程序转换为 AMD GCN ISA。有源码源
在 ROCM v3.5 版本前，有源码源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，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cropper源码对象库，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。
女黑客真要价1亿美元？GPU源代码泄露事件后续还有吗？
AMD GPU源代码遭女黑客公开叫卖，价值达1亿美元
近日，containerd源码AMD遭受了一次不寻常的威胁，一位女性黑客声称成功获取了AMD当前和未发布图形产品的部分测试文件，其中包括了AMD Navi 、Navi 和Arden GPU的源代码。Navi 对应的是RX /系列显卡的核心，Navi 预示着下一代RDNA 2架构的旗舰产品，而Arden据传是Xbox Series X内部采用的GPU核心。 据称，被盗的图形IP虽然非核心机密，但对AMD的声誉和产品安全构成了威胁。AMD已采取法律行动应对，但黑客并未因此退缩。她声称通过远程攻击获取了这些源代码，并公开标价1亿美元，表示正在寻找买家，若无人接手，她将全部泄漏至网络。 黑客曾将部分代码发布到GitHub，但在AMD的要求下被删除。然而，这位女黑客并未停止行动，她在平台上发布了第二部分源代码，文件名中明确标注为“pt.2”。她表示，如果未达成她的要求，她将继续分批公开剩余部分。 AMD目前对此事保持沉默，deepmind源码而黑客拒绝接受进一步的采访。这场事件对AMD来说，无疑是一场潜在的商业和安全危机，如果源代码被大量公开，后果将不堪设想。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。各种源码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。
硬核观察 # 1/7 的 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码
Linux 内核代码的硬核观察揭示了一个显著的事实：AMD GPU 驱动代码占据了内核源代码的1/7以上，具体超过了万行。这其中包括AMD为每代新GPU提供的大量自动生成的头文件，它们就像详尽的文档，反映出AMD对驱动开发的投入。相比之下，英伟达开源的Nouveau驱动代码只有约万行，显示出AMD在内核贡献上的巨大影响力。
尽管AMD在代码贡献上积极主动，但老王对此提出疑问：在内核中不断增加代码是否真的有益？尤其考虑到ReiserFS的命运。曾经流行的ReiserFS日志文件系统因开发者的个人问题而停滞，最终在Linux 5.及后续版本中被标记为废弃。其后，随着主要开发者入狱，ReiserFS项目逐渐消亡，反映出开发者社区对项目污点的敏感和项目延续性的依赖。
另一个例子是Visual Studio for Mac，微软的Mac版开发工具，从开源到闭源，最终被计划在年废弃。VS Mac曾作为.NET IDE，但与Windows版本的差距明显。微软在发现VS Code更受欢迎后，逐渐淘汰边缘项目，而MonoDevelop的开源替代品DotDevelop仍在持续发展中。
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。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，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。
