1.AMD 编译概述 & Fatbin 文件生成 & HIP Runtime API（启动 CUDA 核函数）
2.新鲜资讯|AMD FidelityFX™ SDK 1.0现已上线GPUOpen
3.Ubuntu下Valgrind编译及使用
AMD 编译概述 & Fatbin 文件生成 & HIP Runtime API（启动 CUDA 核函数）
AMD 平台的码下术语概览
AMD GPU 计算生态基于 ROCm（Radeon Open Computing platform），ROCm 包括ROC 和 Radeon 等简称，码下ROC：Radeon 开放计算平台，码下Radeon 是码下 AMD GPU 产品的品牌名。ROCm 类似于 CUDA 于 NVIDIA GPU。码下ROCx 包含 ROCr - ROC Runtime，码下源码管理技巧ROCk - ROC kernel driver,码下 ROCt - ROC Thunk。
HIP（Heterogeneous-Computing Interface for Portability）是码下一个旨在简化 CUDA 应用程序到便携式 C++ 代码转换的接口，支持 C 风格的码下 API 和 C++ 内核语言。
HIP-Clang 是码下 AMDGPU 异构编译器，用于在 AMD 平台上编译 HIP 程序。码下
HCC（Heterogeneous Compute Compiler）是码下面向异构设备的开源 C++ 编译器，基于 LLVM + CLANG，码下实现将并行编程程序转换为 AMD GCN ISA。码下
在 ROCM v3.5 版本前，码下HCC 编译器被使用，之后引入了 HIP-Clang 编译器，netty框架源码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，python 多个源码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，水平通道源码再通过 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。
新鲜资讯|AMD FidelityFX™ SDK 1.0现已上线GPUOpen
欢迎使用AMD FidelityFX软件开发工具包（SDK）！ AMD FidelityFX SDK是一个易于集成的解决方案，可将AMD FidelityFX技术应用于游戏中，无需复杂移植过程。它是我们提供给开发者的新图形中间件。 自从发布AMD FidelityFX技术以来，我们已成为业界领先的技术合作伙伴之一，覆盖了多款知名游戏。随着技术发展和广泛应用，我们致力于简化开发者集成体验。AMD FidelityFX SDK为此成果。 这个SDK特点如下： 标准、下影线源码风格一致，友好易用。 简便生成应用，专注于核心算法。 稳定框架适用于各种API，支持多平台。 丰富文档可参考： gpuopen.com/manuals/fid... 预构建解决方案简化集成，集成仅需二十行代码。 新增三种效果： AMD FidelityFX 模糊 1.0：基于计算的高斯模糊技术。 AMD FidelityFX 景深1.0：重现相机镜头效果。 AMD FidelityFX 镜头特效1.0：支持多种镜头和胶片效果。 现有技术更新并纳入SDK： AMD FidelityFX CACAO 1.3：高度优化环境光遮蔽效果，引入对比纯AO和最终渲染结果功能。 AMD FidelityFX CAS 1.1：低开销自适应锐化算法，新增选择上采样功能。 FSR 1.1和FSR 2.2.1：图像放大解决方案，合并为一个示例。 AMD FidelityFX LPM 1.3：HDR映射解决方案，Vulkan支持，修复操作系统和交换链问题。 AMD FidelityFX 并行排序1.2：优化的基数排序实现。 AMD FidelityFX SPD 2.1：优化的单pass下采样器。 AMD FidelityFX SSSR 1.4和AMD FidelityFX 降噪器 1.2：反射和阴影质量优化。 AMD FidelityFX 可变着色1.1：可变速率着色集成。 示例集成代码已更新，包含混合光线追踪、反射、阴影等。 使用SDK步骤： 创建或链接SDK库到解决方案。 查询内存需求。 分配内存并初始化。 创建功能上下文。 运行时使用上下文。 释放内存。 完整源代码和二进制文件在GitHub上发布，查看丰富文档，访问GPUOpen上的新主页获取更多信息。如需反馈或建议，请联系我们，所有请求都非常重要且会回复。请注意AMD FSR技术的使用限制和归属声明。Ubuntu下Valgrind编译及使用
Valgrind是一个开源的软件，适用于Linux系统（包括x、amd和ppc架构）中的程序内存调试与代码剖析。通过Valgrind的运行环境，用户可以监控程序的内存使用情况，例如C语言的malloc和free，或C++中的new和delete。借助Valgrind工具包，用户能够自动检测多种内存管理和线程错误，节省大量时间在错误查找上，使程序更加稳定。
Valgrind的主要功能包括：Memcheck、Callgrind、Cachegrind、Helgrind和Massif。以下分别介绍这些工具的作用：
Memcheck
Memcheck工具主要检查以下程序错误：
1. 使用未初始化的内存
2. 使用已释放的内存
3. 使用超过malloc分配的内存空间
4. 对堆栈的非法访问
5. 申请的空间是否有释放
6. malloc/free/new/delete申请和释放内存的匹配
7. src和dst的重叠
Callgrind
Callgrind能够收集程序运行时的数据，函数调用关系等信息，并可选择性地进行缓存模拟。运行结束后，它将分析数据写入文件。callgrind_annotate可以将这些文件内容转换为可读格式。
Cachegrind
Cachegrind模拟CPU中的I1、D1和L2缓存，能够精确指出程序中cache的丢失和命中情况。它还能提供cache丢失次数、内存引用次数，以及每行代码、每个函数、每个模块和整个程序产生的指令数。这有助于优化程序。
Helgrind
Helgrind主要用于检查多线程程序中的竞争问题。它通过查找多个线程访问而没有正确加锁的内存区域，发现线程间同步丢失的地方，从而定位难以发现的错误。Helgrind实现了名为“Eraser”的竞争检测算法，并进行了改进，减少错误报告次数。
Massif
Massif是一个堆栈分析器，可测量程序在堆栈中使用了多少内存，并告诉我们堆块、堆管理块和栈的大小。Massif帮助我们减少内存使用，在具有虚拟内存的现代系统中，它还能加快程序运行速度，减少程序停留在交换区中的几率。
以下主要讲解valgrind源码编译安装：
1. 下载地址: Current Releases
2. 解压: tar xvf valgrind-3..0.tar.bz2
3. 执行autogen.sh：cd valgrind-3..0 && ./ autogen.sh
4. 配置: ./configure --prefix=/usr/local/valgrind
5. 编译: make -j8
6. 安装: sudo make install
Valgrind使用：
1. 对“ls”程序进行检查，返回结果中的“definitely lost: 0 bytes in 0 blocks.”表示没有内存泄漏。
2. 内存泄漏程序测试
3. 测试多线程竞争的情况
4. 使用valgrind的helgrind工具也可以检查出死锁问题