Is AMD Actually Competing with NVIDIA in local AI? The Real Story

Summary

El video analiza la competencia de AMD con Nvidia en el ámbito de la inteligencia artificial, enfocándose en sus GPUs y plataformas de software. A pesar de la introducción tardía de ROCm por parte de AMD, el ecosistema de Nvidia, con CUDA, sigue dominando en el campo de la IA debido a su estabilidad y soporte a largo plazo. AMD ha mejorado su rendimiento con herramientas como ROCm HIP y Vulkan, pero aún enfrenta desafíos con la compatibilidad en Windows y la falta de soporte nativo para sus herramientas. En comparación, Nvidia sigue siendo la opción más potente para tareas de IA a pesar de los avances de AMD.

Takeaways

• 😀 Nvidia fue pionera con CUDA en 2007, posicionando sus GPUs como la opción estándar para tareas de computación científica y redes neuronales profundas.
• 😀 AMD intentó alternativas a CUDA antes de lanzar ROCm en 2016, pero no logró la misma adopción entre los desarrolladores.
• 😀 ROCm inicialmente solo soportaba Linux, pero desde 2023 ofrece soporte para HIP en Windows, aunque no es una solución plug and play.
• 😀 Vulkan, una API multiplataforma, es una alternativa a ROCm para tareas de IA, pero presenta problemas de compatibilidad con ciertas versiones de Lama.
• 😀 A pesar de que algunos proyectos como Ollama usan ROCm en Linux y Windows, el soporte de PyTorch en Windows sigue siendo limitado para GPUs AMD.
• 😀 PyTorch en Windows depende de DirectML, pero tiene limitaciones como problemas de memoria y bajas velocidades, especialmente en comparación con ROCm en Linux.
• 😀 ZLUDA es una alternativa que permite ejecutar aplicaciones CUDA en AMD mediante ROCm HIP en Windows, aunque su futuro es incierto por disputas legales.
• 😀 AMD ha lanzado herramientas como Amuse, pero estas son menos flexibles que las soluciones open source como ComfyUI o Automatic1111, que soportan más modelos personalizados.
• 😀 El soporte de ROCm en Windows a través de WSL2 solo funciona con GPUs RX 7000 o superiores, lo que excluye a usuarios de modelos más antiguos.
• 😀 En comparación con Nvidia, AMD tiene ciclos de soporte más cortos, lo que afecta tanto al gaming como a las cargas de trabajo de IA, dejando obsoletos modelos más antiguos más rápidamente.

Q & A

¿Por qué Nvidia es considerado el líder en el sector de IA con respecto a AMD?

Nvidia se consolidó como líder en IA gracias a su plataforma CUDA, que fue lanzada en 2007 y permitió a las GPUs ser utilizadas para tareas de propósito general, además de gráficos 3D de alta resolución. Esto posicionó a Nvidia como la primera opción para redes de aprendizaje profundo e IA para 2015.

¿Qué es ROCm y por qué es importante para AMD?

ROCm (Radeon Open Compute) es la respuesta de AMD a CUDA, lanzada en 2016. Aunque es una plataforma para IA y computación de alto rendimiento, se lanzó mucho después de CUDA y inicialmente solo era compatible con Linux, lo que dificultó su adopción en comparación con la solución establecida de Nvidia.

¿Qué diferencia hay entre HIP y ROCm?

HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability) es una herramienta dentro de ROCm diseñada para ayudar a los desarrolladores a portar su código de CUDA a AMD, pero requiere modificaciones manuales en el código. ROCm, en cambio, es un conjunto completo de bibliotecas y herramientas para IA que permite ejecutar tareas de alto rendimiento, pero con una compatibilidad limitada en plataformas como Windows.

¿Es HIP una solución simple para usar ROCm en Windows?

No. HIP no es una solución plug-and-play, sino que requiere que los desarrolladores modifiquen el código de sus aplicaciones para hacer que funcionen en GPUs AMD. Esto hace que su adopción sea más compleja y menos atractiva para los desarrolladores en comparación con la plataforma CUDA.

¿Qué alternativas existen para ejecutar IA en GPUs AMD bajo Windows?

Para ejecutar IA en GPUs AMD en Windows, se pueden usar alternativas como Vulkan, una API de alto rendimiento para gráficos y cómputo, que a veces se usa para tareas más allá de la IA. Sin embargo, Vulkan tiene algunos problemas, como errores en la implementación de AMD que afectan el rendimiento de algunas versiones de modelos como Lama.

¿Cuál es el principal problema con PyTorch en Windows para AMD?

El principal problema es que PyTorch no tiene un soporte uniforme para GPUs AMD en Windows. En lugar de ROCm, que es mucho más eficiente, los desarrolladores deben usar DirectML, que tiene varios inconvenientes como problemas de memoria, penalizaciones en el rendimiento y una funcionalidad limitada en comparación con ROCm.

¿Cómo afecta la compatibilidad de PyTorch en Windows al rendimiento de AMD?

La compatibilidad limitada de PyTorch en Windows con GPUs AMD afecta significativamente el rendimiento, ya que DirectML es mucho más lento que ROCm y no soporta modelos avanzados como FLUX, lo que restringe las opciones para los desarrolladores que usan PyTorch para IA en GPUs AMD.

¿Qué es ZLUDA y por qué podría ser una solución para AMD en Windows?

ZLUDA es una herramienta que utiliza ROCm HIP en Windows para ejecutar aplicaciones CUDA sin modificaciones, lo que permite a los desarrolladores de IA utilizar GPUs AMD sin tener que adaptar su código completamente. Aunque ZLUDA puede ser una solución viable, su futuro es incierto debido a disputas legales.

¿Por qué AMD ha priorizado herramientas como Amuse en lugar de llevar ROCm a Windows?

AMD ha priorizado herramientas como Amuse debido a su enfoque en ofrecer soluciones propietarias para la generación de imágenes, aunque estas carecen de la flexibilidad de herramientas de código abierto como ComfyUI. Esto podría deberse a que llevar ROCm a Windows implica un gran esfuerzo técnico, y la falta de soporte para versiones antiguas de GPUs complicaría aún más la situación.

¿AMD planea eventualmente llevar ROCm nativamente a Windows?

Aunque AMD ha introducido soporte para ROCm en Windows bajo WSL2 (Windows Subsystem for Linux), este soporte está limitado a las GPUs RX 7000 y modelos más recientes, lo que deja fuera a las GPUs más antiguas. No está claro si en el futuro AMD llevará ROCm nativamente a Windows para todas sus tarjetas gráficas.