AMD Ekran Kartlarında TensorFlow ve PyTorch
  1. Anasayfa
  2. Yazılım

AMD Ekran Kartlarında TensorFlow ve PyTorch

0

AMD ekran kartlarında TensorFlow ve PyTorch kullanımı ile ilgili olan yazımıza hoş geldiniz. Ayrıca ROCm ve Cuda teknolojilerine de göz atacağız.

Yapay zeka ve derin öğrenme dünyası giderek daha fazla ilgi görmekte. Dolayısıyla bu alanda çalışanlar için uygun donanım seçimi oldukça önemli hale geldi. AMD ekran kartlarında TensorFlow ve PyTorch kullanımı, özellikle bu alanda çalışanlar için büyük öneme sahip.

AMD Ekran Kartlarında Cuda Çalışır mı?

Cuda, NVIDIA tarafından geliştirilen ve GPU hızlandırmalı bilgi işlemi için kullanılan bir teknolojidir. Ancak Cuda teknolojisi yalnızca NVIDIA ekran kartları ile uyumlu olduğu için AMD sistemler ile çalışmamaktadır. Dolayısıyla Cuda ve AMD uyumsuzluğu nedeniyle TensorFlow ve PyTorch gibi popüler derin öğrenme kütüphaneleri doğrudan AMD GPU’larında çalıştırılamaz.

Fakat bu noktada üzülmeyin zira Cuda kullanmak zorunda değilsiniz. Büyük bir ekran kartı üreticisi olarak AMD çeşitli firmalarla işbirliğine giderek kendi alternatiflerini üretmiş durumda. Aynı zamanda AMD’nin de kendisinin ürettiği başka bir alternatif de mevcut. Gelin bunlara göz atalım.

Cuda Alternatifleri

Cuda ve AMD uyumsuzluğuna rağmen bu yolda AMD cihazlar için alternatif teknolojiler mevcuttur. Bu alternatifler arasında ROCm (Radeon Open Compute) ve DirectML gibi teknolojiler bulunmaktadır. ROCm özünde direkt olarak AMD tarafından geliştirilen bir teknolojidir. DirectML ise Microsoft’un geliştirdiği ve AMD’nin destek verdiği bir teknoloji olarak öne çıkmaktadır.

amd ekran kartlarında tensorflow ve pytorch

AMD Ekran Kartlarında TensorFlow ve PyTorch

TensorFlow ve PyTorch derin öğrenme alanında en popüler kütüphaneler arasında yer almakta. AMD sistemlerinde bu kütüphaneleri kullanmak isteyenler için halihazırda ROCm ve DirectML gibi teknolojilerin varlığından bahsetmiştik. Gelin bu teknolojilere yakından göz atalım ve detaylarını irdeleyelim.

ROCm Teknolojisi

ROCm, AMD tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir GPU bilgi işlem platformudur. AMD’nin Nvidia’ya cevabı olan ROCm son derece verimli ve akıcı çalışmakta. Son yapılan testlere göre ROCm’in Cuda ile kafa kafaya performans verdiğini söyleyebiliriz. Bu bağlamda ROCm teknolojisinin harika bir çözüm olduğunu söylemek mümkün. ROCm, Linux işletim sistemi üzerinde çalışmakta olup, AMD GPU’larında TensorFlow ve PyTorch kullanımını mümkün kılmaktadır. ROCm destekli TensorFlow ve PyTorch sürümleri, AMD’nin resmi GitHub sayfasında bulunabilir.

Windows’ta ROCm Çalıştırma

Ne yazık ki ROCm teknolojisi şu anda yalnızca Linux işletim sistemi ile uyumlu durumda. ROCm, Windows işletim sistemi üzerinde çalışmamaktadır. Ancak AMD ve DirectML entegrasyonu sayesinde Windows kullanıcıları için de imkan sunulmakta.

DirectML, Windows üzerinde çalışan bir API olup, DirectX 12 ile uyumlu GPU’ların derin öğrenme ve yapay zeka işlemleri için hızlandırma sağlamasına olanak tanımakta. DirectML, AMD GPU’larında TensorFlow ve PyTorch kullanımını mümkün kılar ve Windows işletim sistemiyle uyumludur. Bu bağlamda Windows kullanıcıları bu teknoloji sayesinde AMD ekran kartlarını kullanarak derin öğrenme uygulamaları geliştirebilirler.

AMD ve DirectML ile TensorFlow ve PyTorch Performansı

DirectML ve ROCm, AMD ekran kartlarında TensorFlow ve PyTorch kullanımını sağlayarak, NVIDIA Cuda’ya bağımlılığı azaltmaya yardımcı olmakta. AMD ekran kartlarının performansı ve uyumluluğu bu teknolojilerle sürekli artmakta. Böylece kullanıcılarının ihtiyaçlarına göre farklı alternatifler gelişmekte. Hem DirectML hem de ROCm, derin öğrenme ve yapay zeka uygulamalarının hızlı ve verimli bir şekilde çalıştırılmasına olanak tanıyor.

amd cuda

AMD Ekran Kartlarında TensorFlow ve PyTorch Kullanmaya Başlama

Bunun için yapmanız gereken adımlar son derece basit. Öncelikle elinizde uyumlu bir ekran kartı olduğundan emin olun. AMD’nin Radeon RX serisi ve Radeon Instinct serisi ekran kartlar ROCm ve DirectML ile uyumludur. GPU’nuzu seçtikten sonra, işletim sistemine göre ROCm veya DirectML kurulumunu gerçekleştirmeniz gerekmektedir.

Eğer Windows 10 ve üzerini kullanıyorsanız endişelenmenize gerek yok. Zira sisteminizde otomatik olarak DirectML kurulu gelmekte. Tek yapmanız gereken DirectML uyumlu TensorFlow kütüphanesini yüklemek ve kullanmaya başlamak olacak. Bu noktada ekran kartı sürücünüzün güncel olmasına da dikkat edin. Windows için konuşuyorsak adım adım:

  • TensorFlow-DirectML’in güncellediği Python sürümüne sahip olun.
  • !pip install tensorflow-directml ile kurulumu yapın
  • import ederek kullanmaya başlayın!

Linux kullanıcıları ROCm’in resmi GitHub sayfasından kurulum talimatlarını takip edebilirler. Böylece AMD GPU’ları için TensorFlow ve PyTorch kurulumunu tamamlayabilirler.

Amd ekran kartlarında TensorFlow ve Pytorch yazımız bu şekildeydi. Daha fazlası için bizi takipte kalmayı unutmayın!

Bu Yazıya Tepkiniz Ne Oldu?
  • 0
    be_endim
    Beğendim
  • 0
    alk_l_yorum
    Alkışlıyorum
  • 0
    e_lendim
    Eğlendim
  • 0
    d_nceliyim
    Düşünceliyim
  • 0
    _rendim
    İğrendim
  • 0
    _z_ld_m
    Üzüldüm
  • 0
    _ok_k_zd_m
    Çok Kızdım
İlginizi Çekebilir

Bültenimize Katılın

Hemen ücretsiz üye olun ve yeni güncellemelerden haberdar olan ilk kişi olun.

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir