1. Which GPU ecosystem is better for high-performance computing and AI development?

When comparing CUDA and AMD’s ROCm, organizations often evaluate which ecosystem delivers the best results in high-performance computing, machine learning, and AI development. NVIDIA’s CUDA maintains a reputation for superior performance, ecosystem maturity, and extensive framework support, especially across the major AI frameworks used by AI developers, software engineers, and AMD engineers working on modern AI workloads. CUDA remains widely adopted due to its robust developer community, unified device architecture, and deep integration with modern Linux environments, enabling performance optimization with minimal effort.On the other hand, AMD hardware, particularly AMD Instinct accelerators, has become a viable alternative due to ROCm’s open-source nature, rapid improvements in ROCm support, and increasingly comparable performance in real AI applications and HPC development. ROCm’s open-source software platform appeals to the open-source community, and many cloud providers now offer full support for the ecosystem. For organizations seeking cost efficiency, ROCm provides a compelling alternative to NVIDIA counterparts. However, CUDA remains the safer bet for teams with large existing CUDA codebases or specialized image processing, deep learning, and AI acceleration workloads that depend on NVIDIA’s CUDA libraries.

2. How difficult is it to migrate from CUDA to AMD’s ROCm for AI and HPC development?

Porting applications from CUDA to AMD’s ROCm depends on how deeply the project relies on CUDA-specific APIs and proprietary drivers. For many workloads, especially in deep learning, machine learning, and artificial intelligence, ROCm offers a heterogeneous compute interface, pre-built binaries, and increasingly mature AI frameworks that support running models with minimal modifications. This makes ROCm more approachable for teams looking to fine-tune models or test a new computing environment without replacing their existing infrastructure entirely.However, NVIDIA’s CUDA provides a comprehensive suite of libraries, a well-established API model, and widespread support across Linux distributions. CUDA’s market share and ecosystem support also mean that software engineers and AI developers can access a wealth of documentation, tutorials, and community contributions. While ROCm’s open-source nature is attractive, enabling it to become increasingly competitive, migrating complex applications still requires a practical comparison of features, hardware support, and performance expectations. In most cases, teams evaluate whether ROCm’s scalable solutions and open source community involvement provide a significant advantage over the more established CUDA ecosystem.

3. Which platform is better for long-term AI acceleration in the data center?

For data center deployments focused on high performance, AI acceleration, and modern AI workloads, both NVIDIA and AMD offer compelling solutions. Both NVIDIA and AMD provide capable hardware environments. Still, NVIDIA’s CUDA benefits from years of optimization, tight integration with AI frameworks, and high stability, making it a safer bet for organizations. CUDA maintains better performance across many AI and HPC development tasks thanks to its mature ecosystem and broad tooling.In contrast, AMD’s ROCm continues to improve steadily, supported by substantial investments from major corporations, cloud providers, and the broader open-source community. The combination of AMD hardware, AMD Instinct accelerators, and ROCm’s maturing software stack is making ROCm increasingly viable for artificial intelligence, machine learning, and HPC development. For teams prioritizing openness, cost efficiency, and a long-term strategy built on open ecosystems, ROCm offers a compelling alternative with significant potential. Still, Nvidia’s CUDA retains a significant advantage in ecosystem maturity, developer tooling, and unified device architecture, which continues to attract AI developers, software engineers, and enterprises with substantial resources.

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GPU Logiciels pour l'IA: CUDA vs. ROCm

Cem Dilmegani

mis à jour le 19 juin 2026

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Les spécifications matérielles brutes ne racontent qu'une partie de l'histoire dans le calcul GPU. Pour mesurer les performances réelles de l'IA, nous avons effectué 52 tests distincts comparant le MI300X de AMD avec le H100, le H200 et le B200 de NVIDIA dans des scénarios multi-GPU et à haute concurrence.

Bien que le MI300X de AMD affiche 1 307 TFLOPS contre 990 TFLOPS pour le H100/H200 de NVIDIA, soit un avantage théorique de 32 %, les performances réelles offrent une image différente :

L'écart CUDA : quand le logiciel surpasse le matériel

Notre analyse introduit l'écart CUDA, qui quantifie dans quelle mesure l'optimisation logicielle de NVIDIA améliore les performances attendues de son matériel en fonction des spécifications matérielles.

Un score positif indique que l'écosystème logiciel de NVIDIA offre des gains de performance au-delà de ce que les TFLOPS bruts pourraient prédire.

Performance de débit multi-GPU

Lors de la mise à l'échelle vers plusieurs GPU, l'écart CUDA devient de plus en plus prononcé :

Configuration	AMD MI300X	NVIDIA H100	Avantage théorique en TFLOPS d'AMD¹	Avantage réel de débit de NVIDIA²	Score d'écart CUDA³
2x GPU	35 638 tok/s	46 129 tok/s	+32,1 %	29,4 %	61,5
4x GPU	60 986 tok/s	84 683 tok/s	+32,1 %	38,9 %	71,0
8x GPU	101 069 tok/s	147 606 tok/s	+32,1 %	46 %	78,1

Analyse : Malgré l'avantage théorique clair du MI300X, NVIDIA maintient un avantage de débit croissant à mesure que le nombre de GPU augmente. Les scores d'écart CUDA dans la plage 61–78 reflètent la façon dont la pile logicielle de NVIDIA débloque des performances bien au-delà des attentes matérielles. Consultez notre méthodologie de calcul pour plus de détails.

Note : Les valeurs TFLOPS sont basées sur un calcul dense sur tous les GPU.

Analyse de la latence

Pour les applications en temps réel, la latence est souvent plus critique que le débit :

Configuration	Latence MI300X AMD	Latence H100 de NVIDIA	Avantage NVIDIA
2x GPU	11,95 ms	9,14 ms	23,5 % plus rapide
4x GPU	6,95 ms	5,01 ms	27,9 % plus rapide
8x GPU	4,20 ms	2,86 ms	31,9 % plus rapide

Avec la configuration 8× GPU, le H100 de NVIDIA offre une latence inférieure de 31,9 % par rapport au MI300X.

Impact pratique : Pour les applications d'IA interactives, telles que les chatbots ou les services d'inférence en temps réel, ces différences de latence se traduisent directement par la qualité de l'expérience utilisateur.

Performance de concurrence : Scénarios SaaS réels

Les benchmarks les plus révélateurs simulent des environnements de production réels avec plusieurs utilisateurs simultanés. Les résultats montrent comment la performance de concurrence change radicalement en fonction de l'intensité de la charge de travail :

Niveau de concurrence	MI300X AMD (tok/s)	Modèle NVIDIA	Performance NVIDIA (tok/s)	TFLOPS AMD	TFLOPS NVIDIA	Avantage théorique en TFLOPS d'AMD¹	Avantage de débit de NVIDIA²	Score d'écart CUDA³
16	1 622	H100 SXM	2 121	1307,4	990	32,1 %	30,8 %	62,9
128	5 298	H100 SXM	7 349	1307,4	990	32,1 %	38,7 %	70,8
512	6 922	H100 SXM	11 559	1307,4	990	32,1 %	67 %	99,1
16	1 622	H200 SXM	2 180	1307,4	990	32,1 %	34,4 %	66,5
128	5 298	H200 SXM	7 574	1307,4	990	32,1 %	43 %	75,1
512	6 922	H200 SXM	9 514	1307,4	990	32,1 %	37,4 %	69,5
16	1 622	B200 SXM	2 863	1307,4	2250	-41,9 %	76,5 %	34,6
128	5 298	B200 SXM	10 876	1307,4	2250	-41,9 %	105,3 %	63,4
512	6 922	B200 SXM	12 316	1307,4	2250	-41,9 %	77,9 %	36

Performance de concurrence : Analyse

Avec 16 utilisateurs concurrents, NVIDIA offre déjà un débit nettement supérieur :
- H100 : +30,8 % de débit en plus
- H200 : +34,4 % de débit en plus
- B200 : +76,5 % de débit en plus
  Ces résultats montrent que NVIDIA surpasse les attentes basées sur le matériel même avec des charges de travail légères, avec des scores d'écart CUDA allant de 34,6 à 66,5.
Avec 128 utilisateurs concurrents, les avantages de débit s'élargissent à mesure que les surcharges de planification et de gestion de la mémoire deviennent plus importantes :
- H100 : +38,7 % de débit en plus
- H200 : +43,0 % de débit en plus
- B200 : +105,3 % de débit en plus
  Le B200 double plus que le débit du MI300X à ce niveau, tandis que les scores d'écart CUDA montent à 63,4–75,1.
Avec 512 utilisateurs concurrents, l'écosystème logiciel devient le facteur de performance déterminant :
- H100 : +67,0 % de débit en plus
- H200 : +37,4 % de débit en plus
- B200 : +77,9 % de débit en plus

En général, le benchmark de concurrence révèle la divergence la plus forte entre AMD et NVIDIA. À mesure que l'intensité de la charge de travail réelle augmente, la pile d'exécution CUDA plus mature de NVIDIA continue de faire évoluer le débit, tandis que le MI300X plafonne plus tôt. Dans des environnements de type SaaS avec de nombreuses requêtes simultanées, la maturité logicielle, et non la puissance de calcul brute, est le moteur dominant de la performance.

Comparaison des fonctionnalités

Fonctionnalité	CUDA NVIDIA	ROCm AMD
Maturité	18+ ans (depuis 2006)	8+ ans (depuis 2016)
Licence	Propriétaire	Open Source
Verrouillage matériel	NVIDIA GPU uniquement	AMD GPU uniquement
Écosystème de bibliothèques	Extensif, hautement optimisé	En croissance, moins optimisé
Communauté de développeurs	Ressources extensives	Communauté plus petite, en croissance
Documentation	Complète, mature	En amélioration, moins complète
Écart de performance	Dépasse les spécifications matérielles	Sous-performe le potentiel matériel
Coût	Élevé	Plus compétitif

NVIDIA CUDA

CUDA (Compute Unified Device Architecture) est la plateforme de calcul parallèle et le modèle de programmation propriétaires de NVIDIA. Lancé en 2006, CUDA a bénéficié de près de deux décennies de développement, d'optimisation et de construction d'écosystème.

Avantages clés :

Écosystème mature : Bibliothèques extensives (cuDNN, cuBLAS, TensorRT) optimisées depuis plus de 18 ans.
Adoption par les développeurs : Des millions de développeurs formés à la programmation CUDA.
Intégration des frameworks : Intégration profonde avec PyTorch, TensorFlow et tous les principaux frameworks d'IA.
Optimisations du compilateur : Optimisations de compilation et d'exécution hautement sophistiquées.

Limitations :

Verrouillage fournisseur : Technologie propriétaire liée exclusivement au matériel NVIDIA.
Code fermé : Contributions et transparence limitées de la communauté.
Coût : La domination du marché permet des prix plus élevés.

AMD ROCm

ROCm (Radeon Open Compute) est la plateforme de calcul GPU open source de AMD, conçue comme une alternative à CUDA.

Avantages clés :

Open source : Développement et transparence pilotés par la communauté.
Valeur matérielle : Souvent associé à un matériel plus puissant sur le papier (TFLOPS plus élevés).
Portabilité : Conçu pour fonctionner sur les architectures AMD GPU.
Compétitivité des coûts : Généralement, des options matérielles plus abordables.

Limitations :

Maturité de l'écosystème : Plateforme nettement plus jeune (lancée en 2016).
Optimisation des bibliothèques : Bibliothèques moins optimisées et intégrations de frameworks.
Adoption par les développeurs : Plus petite communauté de développeurs et moins de ressources.
Problèmes de compatibilité : Défis de compatibilité fréquents avec les frameworks populaires.
Documentation : Moins complète par rapport à CUDA.

Pourquoi l'écart CUDA existe-t-il ?

1. Optimisation des bibliothèques

Les bibliothèques cuDNN, cuBLAS et TensorRT de NVIDIA sont méticuleusement optimisées pour des opérations spécifiques. Des années de profilage et d'optimisation signifient que les opérations quotidiennes d'IA fonctionnent à une efficacité maximale proche de la théorie.

2. Technologie du compilateur

Le compilateur CUDA effectue des optimisations sophistiquées, notamment :

Fusion automatique des noyaux
Optimisation des modèles d'accès à la mémoire
Parallélisme au niveau des instructions
Stratégies d'allocation de registres

3. Intégration des frameworks

PyTorch et TensorFlow ont CUDA profondément intégré dans leur noyau :

Noyaux CUDA personnalisés pour les opérations quotidiennes
Allocateurs de mémoire optimisés
Communication multi-GPU efficace
Implémentations matures de l'entraînement distribué

4. Effets d'écosystème

Plus de développeurs trouvent et signalent des opportunités d'optimisation
Avantages de la co-conception matériel-logiciel
Partenariats industriels définissant les priorités d'optimisation
Tests et profilage extensifs sur diverses charges de travail

Implications réelles

Pour les ingénieurs ML et les data scientists

Déploiements en production : Les avantages de performance de CUDA se multiplient dans les environnements de production à haute concurrence
Vélocité de développement : De meilleurs outils et une meilleure documentation accélèrent le développement
Dépannage : Un écosystème mature signifie une résolution plus rapide des problèmes

Pour les organisations

Analyse du TCO : Les économies de coûts matériels avec AMD peuvent être compensées par une réduction du débit et une augmentation de la latence
Considérations de mise à l'échelle : L'écart CUDA augmente avec l'échelle, les déploiements d'entreprise privilégient NVIDIA
Évaluation des risques : Le verrouillage fournisseur par rapport aux compromis de performance nécessite une évaluation minutieuse

Pour l'industrie

Concurrence : La compétitivité matérielle de AMD est minée par l'écart logiciel.
Innovation : Pression sur AMD pour accélérer le développement de ROCm.
Potentiel open source : La nature ouverte de ROCm pourrait éventuellement mobiliser des efforts optimisés par la communauté.

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Méthodologie de calcul de l'écart CUDA

Le score d'écart CUDA est utilisé tout au long de cet article pour quantifier dans quelle mesure les performances réelles de NVIDIA dépassent (ou sont inférieures) à ce que les spécifications matérielles seules pourraient prédire. Tous les benchmarks de débit, de latence et de scalabilité référencés ici :

Le score est calculé comme suit :

Avantage théorique en TFLOPS d'AMD

1¹AMD's Theoretical TFLOPS Advantage: (1307.4 - NVIDIA TFLOPS) / NVIDIA TFLOPS × 100.

Positif → AMD est théoriquement plus puissant
Négatif → NVIDIA est théoriquement plus puissant

Avantage de débit de NVIDIA

1²NVIDIA's Throughput Advantage: (NVIDIA tok/s - AMD tok/s) / AMD tok/s × 100.

Indique dans quelle mesure le débit de NVIDIA est plus élevé dans les charges de travail réelles.

Score d'écart CUDA

1³CUDA gap score: |NVIDIA Real Advantage - Expected NVIDIA Advantage|

Où :

1Expected NVIDIA Advantage= −(AMD Theoretical Advantage)

Formulation équivalente :

1|Real Advantage + AMD Theoretical Advantage|

Un score d'écart CUDA plus élevé indique que la pile logicielle de NVIDIA, CUDA, ses bibliothèques, les optimisations du compilateur et le runtime d'exécution, offrent des performances dépassant les attentes basées sur le matériel.

Valeurs de référence TFLOPS

Toutes les valeurs TFLOPS ci-dessous sont des taux de calcul denses (non épars), alignés sur les spécifications du fabricant et utilisés de manière cohérente dans tous les benchmarks :

AMD MI300X : 1307,4 TFLOPS
NVIDIA H100 SXM : 990 TFLOPS
NVIDIA H200 SXM : 990 TFLOPS
NVIDIA B200 SXM : 2250 TFLOPS

Normalisation du calcul dense

Pour assurer une comparaison équitable :

AMD MI300X : Taux dense fourni directement
NVIDIA H100, H200, B200 : Taux dense dérivé des TFLOPS épars du fabricant / 2

Cela garantit que les scores d'écart CUDA reflètent l'impact logiciel plutôt que les différences d'accélération du calcul épars.

Conclusion

Pour que AMD réduise l'écart CUDA, plusieurs stratégies émergent :

Optimisation des bibliothèques : Se concentrer sur l'optimisation des opérations critiques pour les frameworks populaires.
Incitations aux développeurs : Créer des programmes pour attirer les développeurs CUDA vers ROCm.
Stratégie de partenariat : Travailler directement avec les mainteneurs de frameworks pour des optimisations natives.
Investissement dans la documentation : égaler ou dépasser la qualité de la documentation de CUDA.
Construction de communauté : Tirer parti des avantages open source pour externaliser les optimisations.
Co-conception matériel-logiciel : Utiliser les insights des benchmarks pour concevoir du matériel optimisé pour ROCm.

La bataille entre CUDA et ROCm illustre une vérité fondamentale en informatique : les écosystèmes logiciels peuvent être plus précieux que les capacités matérielles brutes. Le MI300X de AMD offre des TFLOPS impressionnants sur le papier, mais l'investissement de 18 ans de NVIDIA dans CUDA crée des avantages de performance qui défient les spécifications matérielles.

Le score d'écart CUDA, allant de 28,7 à 99,1 dans nos benchmarks, quantifie cet avantage logiciel. Il montre qu'à grande échelle et dans des conditions réelles, un logiciel optimisé peut offrir des gains de performance équivalents à avoir un matériel 30 à 99 % plus puissant qu'il ne l'est réellement.

FAQ

Lors de la comparaison de CUDA et de ROCm de AMD, les organisations évaluent souvent quel écosystème offre les meilleurs résultats en calcul haute performance, en apprentissage automatique et en développement d'IA. CUDA de NVIDIA conserve une réputation de performances supérieures, de maturité de l'écosystème et de support étendu des frameworks, en particulier pour les principaux frameworks d'IA utilisés par les développeurs d'IA, les ingénieurs logiciels et les ingénieurs AMD travaillant sur des charges de travail d'IA modernes. CUDA reste largement adopté grâce à sa communauté de développeurs robuste, son architecture unifiée de périphériques et son intégration profonde avec les environnements Linux modernes, permettant une optimisation des performances avec un effort minimal.
D'autre part, le matériel AMD, en particulier les accélérateurs AMD Instinct, est devenu une alternative viable grâce à la nature open source de ROCm, aux améliorations rapides du support ROCm et à des performances de plus en plus comparables dans les applications d'IA réelles et le développement HPC. La plateforme logicielle open source de ROCm attire la communauté open source, et de nombreux fournisseurs de cloud offrent désormais un support complet pour l'écosystème. Pour les organisations recherchant une efficacité des coûts, ROCm offre une alternative convaincante aux équivalents de NVIDIA. Cependant, CUDA reste l'option la plus sûre pour les équipes disposant de grandes bases de code CUDA existantes ou de charges de travail spécialisées de traitement d'images, d'apprentissage profond et d'accélération d'IA qui dépendent des bibliothèques CUDA de NVIDIA.

Le portage d'applications de CUDA vers ROCm de AMD dépend de la profondeur de la dépendance du projet aux API spécifiques à CUDA et aux pilotes propriétaires. Pour de nombreuses charges de travail, en particulier en apprentissage profond, en apprentissage automatique et en intelligence artificielle, ROCm offre une interface de calcul hétérogène, des binaires préconstruits et des frameworks d'IA de plus en plus matures qui prennent en charge l'exécution de modèles avec des modifications minimales. Cela rend ROCm plus accessible pour les équipes souhaitant affiner des modèles ou tester un nouvel environnement de calcul sans remplacer entièrement leur infrastructure existante.
Cependant, CUDA de NVIDIA offre une suite complète de bibliothèques, un modèle API bien établi et un support généralisé sur les distributions Linux. La part de marché de CUDA et le support de l'écosystème signifient également que les ingénieurs logiciels et les développeurs d'IA peuvent accéder à une multitude de documentation, de tutoriels et de contributions de la communauté. Bien que la nature open source de ROCm soit attrayante, lui permettant de devenir de plus en plus compétitive, la migration d'applications complexes nécessite toujours une comparaison pratique des fonctionnalités, du support matériel et des attentes de performance. Dans la plupart des cas, les équipes évaluent si les solutions évolutives de ROCm et la participation de la communauté open source offrent un avantage significatif par rapport à l'écosystème CUDA plus établi.

Pour les déploiements de centres de données axés sur les hautes performances, l'accélération d'IA et les charges de travail d'IA modernes, NVIDIA et AMD offrent tous deux des solutions convaincantes. NVIDIA et AMD fournissent tous deux des environnements matériels capables. Cependant, CUDA de NVIDIA bénéficie de années d'optimisation, d'une intégration étroite avec les frameworks d'IA et d'une grande stabilité, ce qui en fait un choix plus sûr pour les organisations. CUDA maintient de meilleures performances dans de nombreuses tâches de développement d'IA et de HPC grâce à son écosystème mature et à ses outils étendus.
En revanche, ROCm de AMD continue de s'améliorer régulièrement, soutenu par des investissements substantiels de grandes entreprises, de fournisseurs de cloud et de la communauté open source plus large. La combinaison du matériel AMD, des accélérateurs AMD Instinct et de la pile logicielle de ROCm en maturation rend ROCm de plus en plus viable pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et le développement HPC. Pour les équipes privilégiant l'ouverture, l'efficacité des coûts et une stratégie à long terme basée sur des écosystèmes ouverts, ROCm offre une alternative convaincante avec un potentiel significatif. Cependant, CUDA de Nvidia conserve un avantage significatif en matière de maturité de l'écosystème, d'outils de développement et d'architecture unifiée de périphériques, ce qui continue d'attirer les développeurs d'IA, les ingénieurs logiciels et les entreprises disposant de ressources substantielles.

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Cem Dilmegani (2026) - "GPU Logiciels pour l'IA: CUDA vs. ROCm". Publié en ligne sur AIMultiple.com. Consulté le 19 Juin 2026, à : https://aimultiple.com/cuda-vs-rocm [Ressource en ligne]

Dilmegani, C. (2026, 19 Juin). GPU Logiciels pour l'IA: CUDA vs. ROCm. AIMultiple. https://aimultiple.com/cuda-vs-rocm

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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Commentaires 1

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bob

Jun 24, 2026 at 02:24

"Hardware Lock-in NVIDIA GPUs only AMD GPUs only" This is false. You can compile and runs Rocm on Nvidia Gpu.

Ekrem Sarı

Jun 25, 2026 at 18:09

I think there might be a small mix-up in terminology here, and it actually changes the meaning a bit. You can't run ROCm itself on an NVIDIA GPU, since ROCm's runtime and kernel driver (ROCclr/HSA, /dev/kfd) only work on AMD hardware. What you can do is compile HIP code to target an NVIDIA GPU. HIP is the portable source language that comes with the ROCm toolchain. The catch is that when you target NVIDIA, hipcc just calls nvcc and the program runs on CUDA underneath, so it's really HIP producing a CUDA binary rather than ROCm running on the card. The binaries aren't portable between the two vendors either. So the ROCm runtime is AMD only, while HIP source is portable but falls back to CUDA on NVIDIA. You're right that GPU code doesn't have to be CUDA-locked, it's just that HIP is the part doing the heavy lifting there. Hope that helps clarify!