GPU Yapay Zeka için Yazılım: CUDA vs. ROCm
Ham donanım özellikleri, GPU hesaplamasında hikayenin sadece yarısını anlatır. Gerçek dünya AI performansını ölçmek için, çoklu-GPU ve yüksek eşzamanlılık senaryolarında AMD’nin MI300X'ini NVIDIA’nın H100, H200 ve B200 modelleriyle karşılaştıran 52 farklı test yürüttük.
AMD’nin MI300X'ı, NVIDIA’nın H100/H200'üne kıyasla 990 TFLOPS'a karşı 1.307 TFLOPS iddia etse de, %32'lik teorik bir avantaja sahip olsa da, gerçek dünya performansı farklı bir tablo çiziyor:
CUDA açığı: Yazılım donanımdan daha iyi performans gösterdiğinde
Analizimiz, NVIDIA’nın yazılım optimizasyonunun, donanım özelliklerine dayalı olarak donanımının beklenen performansını ne kadar artırdığını nicelendiren CUDA açığını tanıtır.
Pozitif bir skor, NVIDIA’nın yazılım ekosisteminin ham TFLOPS'un öngöreceğinin ötesinde performans kazanımları sağladığını gösterir.
Çoklu-GPU işlem hacmi performansı
Birden fazla GPU'ya ölçeklendiğinde, CUDA açığı giderek daha belirgin hale gelir:
Yapılandırma | AMD MI300X | NVIDIA H100 | AMD Teorik TFLOPS Avantajı¹ | NVIDIA Gerçek İşlem Hacmi Avantajı² | CUDA Açık Skoru³ |
|---|---|---|---|---|---|
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 |
Analiz: MI300X'in net teorik avantajına rağmen, NVIDIA, GPU sayısı arttıkça artan bir işlem hacmi liderliği korur. 61–78 aralığındaki CUDA açık skorları, NVIDIA’nın yazılım yığınının donanım beklentilerinin çok ötesinde performansın kilidini nasıl açtığını yansıtır. Detaylar için hesaplama metodolojimize bakın.
Not: TFLOPS değerleri, tüm GPU'lar üzerindeki yoğun hesaplama işlemine dayanmaktadır.
Gecikme analizi
Gerçek zamanlı uygulamalar için, gecikme genellikle işlem hacminden daha kritiktir:
8× GPU yapılandırmasında, NVIDIA H100, MI300X'e kıyasla %31,9 daha düşük gecikme sağlar.
Pratik etki: Chatbot'lar veya gerçek zamanlı çıkarım hizmetleri gibi etkileşimli AI uygulamaları için, bu gecikme farkları doğrudan kullanıcı deneyiminin kalitesine yansır.
Eşzamanlılık performansı: Gerçek dünya SaaS senaryoları
En açıklayıcı benchmark'lar, birden fazla eşzamanlı kullanıcıya sahip gerçek üretim ortamlarını simüle eder. Sonuçlar, eşzamanlılık performansının iş yükü yoğunluğuna bağlı olarak nasıl dramatik şekilde değiştiğini gösterir:
Eşzamanlılık performansı: Analiz
- 16 eşzamanlı kullanıcıda, NVIDIA zaten belirgin şekilde daha yüksek işlem hacmi sağlar:
- H100: +%30,8 daha fazla işlem hacmi
- H200: +%34,4 daha fazla işlem hacmi
- B200: +%76,5 daha fazla işlem hacmi
Bu sonuçlar, NVIDIA 'nın hafif iş yüklerinde bile donanım tabanlı beklentilerin ötesinde performans gösterdiğini ve CUDA açık skorlarının 34,6 ile 66,5 arasında değiştiğini gösterir.
- 128 eşzamanlı kullanıcıda, zamanlama ve bellek yönetimi yüklerinin daha önemli hale gelmesiyle işlem hacmi avantajları genişler:
- H100: +%38,7 daha fazla işlem hacmi
- H200: +%43,0 daha fazla işlem hacmi
- B200: +%105,3 daha fazla işlem hacmi
B200, bu seviyede MI300X işlem hacmini ikiye katlarken, CUDA açık skorları 63,4–75,1 seviyesine yükselir.
- 512 eşzamanlı kullanıcıda, yazılım ekosistemi belirleyici performans faktörü haline gelir:
- H100: +%67,0 daha fazla işlem hacmi
- H200: +%37,4 daha fazla işlem hacmi
- B200: +%77,9 daha fazla işlem hacmi
Genel olarak, eşzamanlılık benchmark'ı, AMD ve NVIDIA arasındaki en keskin ayrımı ortaya koyar. Gerçek dünya iş yükü yoğunluğu arttıkça, NVIDIA’nın daha olgun CUDA yürütme yığını işlem hacmini ölçeklemeye devam ederken, MI300X daha erken duraksar. Birçok eşzamanlı istek içeren SaaS-benzeri ortamlarda, ham hesaplama değil, yazılım olgunluğu performansın baskın sürücüsüdür.
Özellik karşılaştırması
NVIDIA CUDA
CUDA (Compute Unified Device Architecture), NVIDIA’nın tescilli paralel hesaplama platformu ve programlama modelidir. 2006'da başlatılan CUDA, neredeyse iki on yıllık geliştirme, optimizasyon ve ekosistem inşası yaşamıştır.
Temel avantajlar:
- Olgun ekosistem: 18+ yıl boyunca optimize edilmiş kapsamlı kütüphaneler (cuDNN, cuBLAS, TensorRT).
- Geliştirici benimsenmesi: Milyonlarca CUDA programlama eğitimi almış geliştirici.
- Framework entegrasyonu: PyTorch, TensorFlow ve tüm büyük AI framework'leriyle derin entegrasyon.
- Derleyici optimizasyonları: Son derece gelişmiş derleme ve çalışma zamanı optimizasyonları.
Sınırlamalar:
- Üretici kilitlenmesi: Sadece NVIDIA donanımına bağlı tescilli teknoloji.
- Kapalı kaynak: Sınırlı topluluk katkıları ve şeffaflık.
- Maliyet: Pazar hakimiyeti daha yüksek fiyatlandırma sağlar.
AMD ROCm
ROCm (Radeon Open Compute), AMD’nin CUDA'ya bir alternatif olarak tasarlanmış açık kaynaklı GPU hesaplama platformudur.
Temel avantajlar:
- Açık kaynak: Topluluk odaklı geliştirme ve şeffaflık.
- Donanım değeri: Kağıt üzerinde genellikle daha güçlü donanımla eşleştirilir (daha yüksek TFLOPS).
- Taşınabilirlik: AMD GPU mimarileri arasında çalışacak şekilde tasarlanmıştır.
- Maliyet rekabetçiliği: Genellikle daha uygun fiyatlı donanım seçenekleri.
Sınırlamalar:
- Ekosistem olgunluğu: Çok daha genç bir platform (2016'da başlatıldı).
- Kütüphane optimizasyonu: Daha az optimize edilmiş kütüphaneler ve framework entegrasyonları.
- Geliştirici benimsenmesi: Daha küçük geliştirici topluluğu ve daha az kaynak.
- Uyumluluk sorunları: Popüler framework'lerle sık uyumluluk zorlukları.
- Dokümantasyon: CUDA'ya kıyasla daha az kapsamlı.
CUDA açığı neden var?
1. Kütüphane optimizasyonu
NVIDIA’nın cuDNN, cuBLAS ve TensorRT kütüphaneleri, belirli işlemler için titizlikle optimize edilmiştir. Yıllar süren profil oluşturma ve optimizasyon, günlük AI işlemlerinin neredeyse teorik maksimum verimlilikte çalıştığı anlamına gelir.
2. Derleyici teknolojisi
CUDA'nın derleyicisi, şunları içeren gelişmiş optimizasyonlar gerçekleştirir:
- Otomatik kernel füzyonu
- Bellek erişim deseni optimizasyonu
- İşlem düzeyinde paralellik
- Register tahsis stratejileri
3. Framework entegrasyonu
PyTorch ve TensorFlow, CUDA'yı çekirdeklerine derinlemesine entegre etmiştir:
- Günlük işlemler için özel CUDA kernel'leri
- Optimize edilmiş bellek ayırıcılar
- Verimli çoklu-GPU iletişimi
- Olgun dağıtık eğitim uygulamaları
4. Ekosistem etkileri
- Daha fazla geliştirici optimizasyon fırsatları bulup raporlamaktadır
- Donanım-yazılım ortak tasarım avantajları
- Optimizasyon önceliklerini yönlendiren sektör ortaklıkları
- Çeşitli iş yükleri üzerinde kapsamlı test ve profil oluşturma
Gerçek dünya sonuçları
ML mühendisleri ve veri bilimcileri için
- Üretim dağıtımları: CUDA'nın performans avantajları, yüksek eşzamanlılığa sahip üretim ortamlarında katlanarak artar
- Geliştirme hızı: Daha iyi araçlar ve dokümantasyon geliştirme hızlandırır
- Sorun giderme: Olgun bir ekosistem, daha hızlı sorun çözümü anlamına gelir
Kurumlar için
- TCO analizi: AMD ile donanım maliyet tasarrufları, azaltılmış işlem hacmi ve artan gecikme ile telafi edilebilir
- Ölçekleme hususları: CUDA Açığı ölçekle artar, kurumsal dağıtımlar NVIDIA'yı tercih eder
- Risk değerlendirmesi: Üretici kilitlenmesi ile performans ödünleşimleri dikkatli bir değerlendirme gerektirir
Sektör için
- Rekabet: AMD’nin donanım rekabetçiliği, yazılım açığı tarafından baltalanmaktadır.
- İnovasyon: ROCm geliştirilmesini hızlandırmak için AMD üzerinde baskı.
- Açık kaynak potansiyeli: ROCm'nin açık doğası, sonunda topluluk tarafından optimize edilen çabaları harekete geçirebilir.
Tercih edilen kaynak olarak ekleCUDA açığı hesaplama metodolojisi
CUDA Açık Skoru, bu makale boyunca NVIDIA’nın gerçek dünya performansının donanım özelliklerinin tek başına öngöreceğinden ne kadar fazla (veya az) olduğunu nicelendirmek için kullanılır. Burada atıfta bulunulan tüm işlem hacmi, gecikme ve ölçeklenebilirlik benchmark'ları:
Skor şu şekilde hesaplanır:
AMD’nin teorik TFLOPS avantajı
- Pozitif → AMD teorik olarak daha güçlüdür
- Negatif → NVIDIA teorik olarak daha güçlüdür
NVIDIA’nın işlem hacmi avantajı
NVIDIA’nın gerçek dünya iş yüklerindeki işlem hacminin ne kadar daha yüksek olduğunu gösterir.
CUDA açığı skoru
Şurada:
- Eşdeğer formülasyon:
Daha yüksek bir CUDA Açık Skoru, NVIDIA’nın yazılım yığınının, CUDA'nın, kütüphanelerinin, derleyici optimizasyonlarının ve yürütme çalışma zamanının, donanım tabanlı beklentilerin ötesinde performans sağladığını gösterir.
TFLOPS referans değerleri
Aşağıdaki tüm TFLOPS rakamları, üretici özellikleriyle hizalanmış ve tüm benchmark'larda tutarlı bir şekilde kullanılan yoğun (seyrek olmayan) hesaplama oranlarıdır:
- AMD MI300X: 1307,4 TFLOPS
- NVIDIA H100 SXM: 990 TFLOPS
- NVIDIA H200 SXM: 990 TFLOPS
- NVIDIA B200 SXM: 2250 TFLOPS
Yoğun hesaplama normalizasyonu
Adil bir karşılaştırma sağlamak için:
- AMD MI300X: Yoğun oran doğrudan sağlanır
- NVIDIA H100, H200, B200: Yoğun oran, üreticinin seyrek TFLOPS / 2 değerinden türetilir
Bu, CUDA Açık Skorlarının seyrek hesaplama hızlandırmadaki farklılıklardan ziyade yazılım etkisini yansıtmasını sağlar.
Sonuç
AMD için CUDA Açığını kapatmak için birkaç strateji ortaya çıkar:
- Kütüphane optimizasyonu: Popüler framework'ler için kritik işlemleri optimize etmeye odaklanın.
- Geliştirici teşvikleri: CUDA geliştiricilerini ROCm'ye çekmek için programlar oluşturun.
- Ortaklık stratejisi: Yerel optimizasyonlar için framework bakımçılarıyla doğrudan çalışın.
- Dokümantasyon yatırımı: CUDA'nın dokümantasyon kalitesini eşleştirin veya aşın.
- Topluluk inşası: Optimizasyonları kalabalık kaynak olarak kullanmak için açık kaynak avantajlarından yararlanın.
- Donanım-Yazılım Ortak Tasarımı: ROCm-optimizasyonlu donanım tasarlamak için benchmark içgörülerini kullanın.
CUDA ve ROCm arasındaki mücadele, hesaplamada temel bir gerçeği gösterir: yazılım ekosistemleri, ham donanım yeteneklerinden daha değerli olabilir. AMD’nin MI300X'ı kağıt üzerinde etkileyici TFLOPS sağlar, ancak NVIDIA’nın CUDA'ya 18 yıllık yatırımı, donanım özelliklerini yenen performans avantajları yaratır.
28,7 ile 99,1 arasında değişen CUDA Açık Skoru, bu yazılım avantajını nicelendirir. Ölçek altında ve gerçek dünya koşullarında, optimize edilmiş yazılımın, aslında olduğundan %30-99 daha güçlü donanıma sahip olmakla eşdeğer performans kazanımları sağlayabileceğini gösterir.
SSS'ler
CUDA ve AMD’nin ROCm'sini karşılaştırırken, kurumlar genellikle yüksek performanslı hesaplama, makine öğrenimi ve AI geliştirme alanında hangi ekosistemin en iyi sonuçları sunduğunu değerlendirir. NVIDIA’nın CUDA'sı, üstün performans, ekosistem olgunluğu ve kapsamlı framework desteği için bir itibara sahiptir; özellikle AI geliştiricileri, yazılım mühendisleri ve modern AI iş yükleri üzerinde çalışan AMD mühendisleri tarafından kullanılan büyük AI framework'leri arasında. CUDA, sağlam geliştirici topluluğu, birleştirilmiş cihaz mimarisi ve modern Linux ortamlarıyla derin entegrasyonu sayesinde yaygın olarak benimsenmiştir; minimum çabayla performans optimizasyonu sağlar.
Öte yandan, AMD donanımı, özellikle AMD Instinct hızlandırıcıları, ROCm'nin açık kaynak doğası, ROCm desteğindeki hızlı iyileşmeler ve gerçek AI uygulamaları ile HPC geliştirme alanında giderek daha karşılaştırılabilir performans nedeniyle geçerli bir alternatif haline gelmiştir. ROCm'nin açık kaynak yazılım platformu, açık kaynak topluluğuna hitap eder ve birçok bulut sağlayıcı artık ekosistem için tam destek sunmaktadır. Maliyet verimliliği arayan kurumlar için ROCm, NVIDIA muadillerine karşı çekici bir alternatif sunar. Ancak, CUDA, büyük mevcut CUDA kod tabanlarına veya özel görüntü işleme, derin öğrenme ve NVIDIA’nın CUDA kütüphanelerine bağımlı AI hızlandırma iş yüklerine sahip ekipler için daha güvenli bir seçenektir.
Uygulamaları CUDA'dan AMD’nin ROCm'sine taşımak, projenin CUDA'ya özgü API'lere ve tescilli sürücülere ne kadar derinden bağlı olduğuna bağlıdır. Birçok iş yükü için, özellikle derin öğrenme, makine öğrenimi ve yapay zeka alanında, ROCm, heterojen bir hesaplama arayüzü, önceden oluşturulmuş ikili dosyalar ve modelleri minimum değişikliklerle çalıştırmayı destekleyen giderek daha olgun AI framework'leri sunar. Bu, ROCm'yi, mevcut altyapılarını tamamen değiştirmeden modelleri ince ayar yapmak veya yeni bir hesaplama ortamını test etmek isteyen ekipler için daha erişilebilir kılar.
Ancak, NVIDIA’nın CUDA'sı, kapsamlı bir kütüphane paketi, iyi yerleşik bir API modeli ve Linux dağıtımları arasında yaygın destek sağlar. CUDA'nın pazar payı ve ekosistem desteği, yazılım mühendislerinin ve AI geliştiricilerinin dokümantasyon, eğitimler ve topluluk katkılarının zengin bir hazinesine erişebilmesi anlamına gelir de. ROCm'nin açık kaynak doğası çekici olsa da, giderek rekabetçi hale gelmesini sağlasa da, karmaşık uygulamaları taşımak hala özelliklerin, donanım desteğinin ve performans beklentilerinin pratik bir karşılaştırmasını gerektirir. Çoğu durumda, ekipler, ROCm'nin ölçeklenebilir çözümlerinin ve açık kaynak topluluk katılımının, daha yerleşik CUDA ekosistemine kıyasla önemli bir avantaj sağlayıp sağlamadığını değerlendirir.
Yüksek performans, AI hızlandırma ve modern AI iş yüklerine odaklanan veri merkezi dağıtımları için hem NVIDIA hem de AMD çekici çözümler sunar. Hem NVIDIA hem de AMD yetenekli donanım ortamları sağlar. Yine de, NVIDIA’nın CUDA'sı, yıllar süren optimizasyon, AI framework'leriyle sıkı entegrasyon ve yüksek kararlılıktan yararlanır; bu da onu kurumlar için daha güvenli bir seçenek yapar. CUDA, olgun ekosistemi ve geniş araçları sayesinde birçok AI ve HPC geliştirme görevinde daha iyi performans sağlar.
Buna karşılık, AMD’nin ROCm'si, büyük şirketlerden, bulut sağlayıcılardan ve daha geniş açık kaynak topluluğundan yapılan önemli yatırımlarla desteklenerek istikrarlı bir şekilde iyileşmeye devam etmektedir. AMD donanımı, AMD Instinct hızlandırıcıları ve ROCm'nin olgunlaşan yazılım yığınının kombinasyonu, ROCm'yi yapay zeka, makine öğrenimi ve HPC geliştirme için giderek daha geçerli hale getirmektedir. Açıklığı, maliyet verimliliğini ve açık ekosistemlere dayalı uzun vadeli bir stratejiyi önceliklendiren ekipler için ROCm, önemli potansiyele sahip çekici bir alternatif sunar. Yine de, Nvidia'nın CUDA'sı, ekosistem olgunluğu, geliştirici araçları ve birleştirilmiş cihaz mimarisi alanında önemli bir avantaj korur; bu da AI geliştiricilerini, yazılım mühendislerini ve önemli kaynaklara sahip girişimleri çekmeye devam etmektedir.
Daha fazla okuma
- En İyi 30 Bulut GPU Sağlayıcısı ve GPU'ları
- En İyi 20+ AI Çip Üreticisi: NVIDIA ve Rakipleri
- Çoklu-GPU Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- GPU Eşzamanlılık Benchmark'ı: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X
Bir tedarikçi bulmak konusunda yardıma ihtiyacınız varsa veya herhangi bir sorunuz varsa, bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin:
Doğru Tedarikçileri BulunBu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{GPU Yapay Zeka için Yazılım: CUDA vs. ROCm}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/cuda-vs-rocm}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 19 Haziran 2026}
}
Yorumlar 1
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.
"Hardware Lock-in NVIDIA GPUs only AMD GPUs only" This is false. You can compile and runs Rocm on Nvidia Gpu.
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!