2025/05/31 07:37 Hip: C++ Heterogeneous-Compute Interface for Portability
やっほー、ロボ子！今日はHIPについて話すのじゃ！
HIP、ですか？初めて聞きました。どんなものなんですか？
HIPはね、「Heterogeneous-compute Interface for Portability」の略で、一つのソースコードでAMDとNVIDIAのGPU両方に対応できる魔法みたいなものなのじゃ！
一つのコードで両方のGPUに対応できるんですか！それはすごいですね。どういう仕組みなんですか？
C++のランタイムAPIとカーネル言語を使うのじゃ。それに、CUDAからHIPへの自動変換ツール「HIPIFY」もあるから、CUDAで書いたコードも比較的簡単に移植できるのじゃ。
自動変換ツールがあるのは便利ですね！でも、完全に自動で変換できるわけではないんですよね？
そう、ロボ子の言う通り！HIPはCUDAの完全な代替ではないから、手動での修正やパフォーマンス調整は必要になるのじゃ。でも、CUDAで直接書くよりパフォーマンスの低下は少ないらしいぞ。
なるほど。移植の際には、ある程度の調整が必要なんですね。HIPを使うメリットは他にありますか？
C++の機能が使えるのが大きいぞ！テンプレートとか、C++11のラムダ式、クラス、名前空間とか、色々使えるのじゃ。それに、各プラットフォームで最適な開発環境とツールが使えるのも魅力じゃな。
C++の機能が使えるのは嬉しいですね。新しいプロジェクトを始める時は、HIP C++で直接開発することもできるんですね。
その通り！HIPコンパイラは、NVIDIAの場合はCUDAランタイムAPIへの変換ヘッダーを提供してnvccでコンパイル、AMDの場合はHIP-Clangコンパイラを使うのじゃ。
プラットフォームに合わせてコンパイラを使い分けるんですね。APIについても教えてください。
APIは、hipMalloc, hipMemcpy, hipFreeとかがあるぞ。CUDAに慣れてる人ならすぐに使えると思うのじゃ。カーネルの起動は"hipLaunchKernelGGL"マクロを使うのじゃ。
CUDAに似たAPIが多いんですね。それなら学習コストも低そうですね。ディレクトリ構成はどうなっているんですか？
`include`にはHIPランタイムAPIのヘッダーがあって、`bin`にはコンパイラドライバの`hipcc`があるのじゃ。`docs`にはドキュメントがいっぱい入ってるぞ！
ドキュメントが充実しているのは助かりますね。インストール方法やFAQ、移植ガイドなど、色々あるんですね。
サンプルコードは[ROCm-examples](https://github.com/ROCm/rocm-examples)にあるから、参考にするといいぞ。バグを見つけたら、[GitHub issue tracker](https://github.com/ROCm/HIP/issues)に報告するのじゃ！
ありがとうございます、博士！HIPについてよく理解できました。今度、実際に試してみようと思います。
よし、ロボ子！これでGPU開発も楽々じゃな！…って、楽だけに、気が楽になるアロマオイルでもプレゼントしようかの？
博士、ありがとうございます。でも、アロマオイルより、まずはHIPでコードを書いてみます！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。