1.ptmalloc2 源码剖析3 -- 源码剖析
2.新鲜资讯|AMD FidelityFX™ SDK 1.0现已上线GPUOpen
3.在AMD GPU上实现高性能LLM推理
4.AMD被黑客叫卖Navi显卡源码，测测试1亿美元出售是试源真吗？
5.硬核观察 #1112 1/7 的 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码
6.AMD 编译概述 & Fatbin 文件生成 & HIP Runtime API（启动 CUDA 核函数）
ptmalloc2 源码剖析3 -- 源码剖析
文章内容包含平台配置、malloc_state、工具arena实例、测测试new_arena、试源arena_get、工具源码项目怎么玩arena_get2、测测试heap、试源new_heap、工具grow_heap、测测试heap_trim、试源init、工具malloc_hook、测测试malloc_hook_ini、试源ptmalloc_init、工具malloc_consolidate、public_mALLOc、sYSMALLOc、freepublic_fREe、systrim等关键模块。
平台配置为 Debian AMD，使用ptmalloc2作为内存分配机制。
malloc_state 表征一个arena，全局只有一个main_arena实例，arena实例通过malloc_init_state()函数初始化。
当线程尝试获取arena失败时，通过new_heap获取内存区域，构建非main_arena实例。
arena_get和arena_get2分别尝试线程的私有实例和全局arena链表获取arena，若获取失败，则创建new_arena。
heap表示mmap映射连续内存区域，每个arena至少包含一个heap，且起始地址为HEAP_MAX_SIZE整数倍。暴涨 指标源码
new_heap尝试mmap映射内存，实现内存对齐，确保起始地址满足要求。
grow_heap用于内存扩展与收缩，依据当前heap状态调用mprotect或mmap进行操作。
heap_trim释放heap，条件为当前heap无已分配chunk或可用空间不足。
init阶段，通过malloc_hook、realloc_hook和__memalign_hook函数进行内存分配。
malloc_consolidate合并fastbins和unsortedbin，优化内存分配。
public_mALLOc作为内存分配入口。
sYSMALLOc尝试系统申请内存，实现内存分配。
freepublic_fREe用于释放内存，针对map映射内存调用munmap，其他情况归还给对应arena。
systrim使用sbrk归还内存。
新鲜资讯|AMD FidelityFX™ SDK 1.0现已上线GPUOpen
欢迎使用AMD FidelityFX软件开发工具包（SDK）！ AMD FidelityFX SDK是一个易于集成的解决方案，可将AMD FidelityFX技术应用于游戏中，无需复杂移植过程。它是我们提供给开发者的新图形中间件。 自从发布AMD FidelityFX技术以来，我们已成为业界领先的技术合作伙伴之一，覆盖了多款知名游戏。随着技术发展和广泛应用，我们致力于简化开发者集成体验。AMD FidelityFX SDK为此成果。 这个SDK特点如下： 标准、风格一致，友好易用。源码营养课堂 简便生成应用，专注于核心算法。 稳定框架适用于各种API，支持多平台。 丰富文档可参考： gpuopen.com/manuals/fid... 预构建解决方案简化集成，集成仅需二十行代码。 新增三种效果： AMD FidelityFX 模糊 1.0：基于计算的高斯模糊技术。 AMD FidelityFX 景深1.0：重现相机镜头效果。 AMD FidelityFX 镜头特效1.0：支持多种镜头和胶片效果。 现有技术更新并纳入SDK： AMD FidelityFX CACAO 1.3：高度优化环境光遮蔽效果，引入对比纯AO和最终渲染结果功能。 AMD FidelityFX CAS 1.1：低开销自适应锐化算法，新增选择上采样功能。 FSR 1.1和FSR 2.2.1：图像放大解决方案，合并为一个示例。 AMD FidelityFX LPM 1.3：HDR映射解决方案，Vulkan支持，修复操作系统和交换链问题。 AMD FidelityFX 并行排序1.2：优化的基数排序实现。 AMD FidelityFX SPD 2.1：优化的单pass下采样器。 AMD FidelityFX SSSR 1.4和AMD FidelityFX 降噪器 1.2：反射和阴影质量优化。 AMD FidelityFX 可变着色1.1：可变速率着色集成。 示例集成代码已更新，包含混合光线追踪、反射、阴影等。 使用SDK步骤： 创建或链接SDK库到解决方案。 查询内存需求。 分配内存并初始化。 创建功能上下文。 运行时使用上下文。 释放内存。 完整源代码和二进制文件在GitHub上发布，拉钩mybatis源码查看丰富文档，访问GPUOpen上的新主页获取更多信息。如需反馈或建议，请联系我们，所有请求都非常重要且会回复。请注意AMD FSR技术的使用限制和归属声明。在AMD GPU上实现高性能LLM推理
在AMD GPU上实现高性能LLM推理，采用ROCm编译LLM（大语言模型）并在其上部署，可以达到显著的性能。具体而言，在Llama2-7B/B上，AMD Radeon™ RX XTX的推理性能可达到NVIDIA® GeForce RTX™ 速度的%，NVIDIA® GeForce RTX™ Ti速度的%。Vulkan支持同样使得LLM部署可以推广到其他AMD设备，如搭载了AMD APU的SteamDeck。
自从开源LLM的快速发展，性能优秀的推理解决方案大多基于CUDA，并针对NVIDIA GPU进行了优化。然而，随着计算需求的日益增长，扩展到更广泛的硬件加速器类别变得尤为重要。AMD GPU被视为潜在的选项之一。
硬件指标和软件栈对比显示，AMD的RX XTX与NVIDIA的RTX Ti在规格上相当。过去AMD在硬件性能上落后于NVIDIA的主要原因并不是硬件本身，而是软件支持和优化。然而，目前的生态系统中，这一差距正在逐步缩小。本文将深入探讨在AMD GPU上实现大模型推理的解决方案与NVIDIA GPU+CUDA的高效解决方案相比性能如何。
机器学习编译（MLC）是一种新兴技术，旨在编译和自动优化机器学习模型。MLC解决方案利用MLC-LLM，轻松阅读源码它建立在Apache TVM Unity之上，后者是一个基于Python的高效开发和通用部署的机器学习编译软件栈。MLC-LLM支持CUDA、Metal、ROCm、Vulkan和OpenCL等后端，涵盖了从服务器级别GPU到移动设备的广泛范围。通过MLC-LLM，用户可以使用基于Python的工作流程获取开源的大语言模型，并在包括转换计算图、优化GPU算子的张量布局和调度以及在感兴趣的平台上本地部署时进行编译。
针对AMD GPU和APU的MLC，有几种可能的技术路线，包括ROCm、OpenCL、Vulkan和WebGPU。ROCm技术栈与CUDA有许多相似之处，而Vulkan是最新图形渲染标准，为各种GPU设备提供了广泛支持。WebGPU是最新Web标准，允许在Web浏览器上运行计算。然而，很少有解决方案支持除了CUDA之外的方法，主要是因为复制新硬件或GPU编程模型的技术栈的工程成本过高。MLC-LLM支持自动代码生成，无需为每个GPU算子重新定制，从而为以上所有方法提供支持。性能优化最终取决于GPU运行时的质量以及在每个平台上的可用性。
在AMD GPU上实现高性能LLM推理的解决方案提供了与NVIDIA GPU相当的性能。ROCm5.6下，AMD XTX可以达到NVIDIA 速度的%，考虑到CUDA性能，MLC-LLM是CUDA上大语言模型推理的最优解决方案，但仍有改进空间，如通过更好的attention算子优化。在查看性能测试结果时，建议放置%的误差。
为了复现性能数据，用户可以利用预构建的安装包和使用说明，确保Linux系统上安装了ROCm 5.6或更高版本的AMD GPU。通过遵循说明安装启用了ROCm的预构建MLC pacakge，运行Python脚本以复现性能数据。此外，MLC-LLM还提供了一个命令行界面CLI，允许用户与模型进行交互式聊天。对于ROCm，需要从源代码构建CLI。
在SteamDeck上运行Vulkan时，使用统一内存最多可达GB，足以运行4位量化的Llama-7B。这些结果为支持更多不同类型的消费者提供了启示。
讨论和未来的方向指出，硬件可用性是生成式AI时代的关键问题。ML编译通过在硬件后端之间提供高性能的通用部署，提高硬件的可用性。基于AMD GPU的解决方案在适当的价格和可用性条件下具有潜力。研究目前重点关注消费级GPU，优化通常可以推广到云GPU。我们有信心该解决方案在云和消费级AMD和NVIDIA GPU之间具有普适性，并将在更多GPU访问权限后更新研究。我们鼓励社区在MLC通用部署流程的基础上构建解决方案。
本文是通过MLC支持高效通用机器学习部署研究的一个阶段性努力，我们正积极地在几个方向上努力推广研究。我们最终的结论是，机器学习系统工程是一个持续的问题。关键问题不仅是构建正确的解决方案，还包括不断更新并解决硬件可用性问题。基于Python的ML编译开发流程使得我们可以在几小时内获得ROCm优化的支持，这在我们探索更多关于通用部署的想法时变得尤为重要。
相关资源包括GitHub上的项目发布、详细指南、MLC LLM的源代码、Discord频道以及运行在浏览器里的LLM解决方案Web-LLM。我们特别感谢CMU、UW、SJTU、OctoML团队成员以及开源社区的支持，特别感谢Apache TVM社区、TVM Unity开发人员、LLaMA、Alpaca、Vicuna团队和huggingface、pytorch等开源社区的帮助。
AMD被黑客叫卖Navi显卡源码，1亿美元出售是真吗？
AMD遭遇严重信息安全事件：1亿美元Navi显卡源码被曝光
近期，AMD在公告中揭示了一起惊人的事件：年底，有人试图联系他们，声称持有AMD图形产品及相关子集的测试文件。这些文件一度在网上传出，但已被删除。AMD强调，虽然这些测试文件非核心机密，但黑客可能还有其他未公开的AMD知识产权（IP）存在。 AMD已果断采取行动，报警并将此事交由刑事调查处理，与执法机构紧密合作，以应对这一威胁。然而，公众对于此事的知晓程度并不高，直到有人在Github上发布了疑似被窃取的Navi显卡源码，最初甚至标价1亿美元，若未达成交易，将公之于众。 AMD已通过法律途径要求Github删除相关源码，公告中明确表示，泄密内容并未涉及其核心产品，似乎在排除7nm Navi显卡源码泄露的可能。此次事件无疑给AMD及其用户带来了不小的忧虑，但AMD的快速反应和法律措施显示了他们对信息安全的重视。硬核观察 # 1/7 的 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码
Linux 内核代码的硬核观察揭示了一个显著的事实：AMD GPU 驱动代码占据了内核源代码的1/7以上，具体超过了万行。这其中包括AMD为每代新GPU提供的大量自动生成的头文件，它们就像详尽的文档，反映出AMD对驱动开发的投入。相比之下，英伟达开源的Nouveau驱动代码只有约万行，显示出AMD在内核贡献上的巨大影响力。
尽管AMD在代码贡献上积极主动，但老王对此提出疑问：在内核中不断增加代码是否真的有益？尤其考虑到ReiserFS的命运。曾经流行的ReiserFS日志文件系统因开发者的个人问题而停滞，最终在Linux 5.及后续版本中被标记为废弃。其后，随着主要开发者入狱，ReiserFS项目逐渐消亡，反映出开发者社区对项目污点的敏感和项目延续性的依赖。
另一个例子是Visual Studio for Mac，微软的Mac版开发工具，从开源到闭源，最终被计划在年废弃。VS Mac曾作为.NET IDE，但与Windows版本的差距明显。微软在发现VS Code更受欢迎后，逐渐淘汰边缘项目，而MonoDevelop的开源替代品DotDevelop仍在持续发展中。
AMD 编译概述 & Fatbin 文件生成 & HIP Runtime API（启动 CUDA 核函数）
AMD 平台的术语概览
AMD GPU 计算生态基于 ROCm（Radeon Open Computing platform），ROCm 包括ROC 和 Radeon 等简称，ROC：Radeon 开放计算平台，Radeon 是 AMD GPU 产品的品牌名。ROCm 类似于 CUDA 于 NVIDIA GPU。ROCx 包含 ROCr - ROC Runtime，ROCk - ROC kernel driver, ROCt - ROC Thunk。
HIP（Heterogeneous-Computing Interface for Portability）是一个旨在简化 CUDA 应用程序到便携式 C++ 代码转换的接口，支持 C 风格的 API 和 C++ 内核语言。
HIP-Clang 是 AMDGPU 异构编译器，用于在 AMD 平台上编译 HIP 程序。
HCC（Heterogeneous Compute Compiler）是面向异构设备的开源 C++ 编译器，基于 LLVM + CLANG，实现将并行编程程序转换为 AMD GCN ISA。
在 ROCM v3.5 版本前，HCC 编译器被使用，之后引入了 HIP-Clang 编译器，HCC 编译器不再发展新特性，AMD 公司不再维护。
“HIP化”工具，即 HIPify，能将 CUDA 代码转换为便携式 C++ 代码，自动执行大部分转换工作。
ROCm 计算平台的编译流程包括使用 HIPify 工具转换 CUDA 源码到 HIP 源码，HIP 源码能够在 AMD 或 NVIDIA GPU 上运行。
在 AMD ROCm 平台上，HIP 提供 HIP 运行时 API，实现与应用程序链接的对象库，包括流、事件和内存管理。在 NVIDIA CUDA 平台上，提供头文件，从 HIP 运行时 API 转换为 CUDA 运行时 API，提供内联函数以实现低开销。
在 AMD ROCm 平台生成 Fat Binary 文件，使用 clang-offload-bundler 工具，将针对不同架构的多个 ELF 二进制文件合并成单个捆绑文件。
clang-offload-bundler 工具在编译过程中对翻译单元进行多次编译，生成主机和设备代码对象，然后合并这些代码对象到单个捆绑文件中。
HIP Runtime API 支持 CUDA <<<>>> 核函数语法，通过 hip-clang 编译选项选择 -fhip-new-launch-api，遇到 <<<>>> 时，调用一系列 API 来存储和处理核运行参数，最终通过 hipLaunchKernel API 运行核函数。
在编译过程中，使用 hip-clang 时，会调用 API 来存储核运行参数，然后通过桩函数调用，再通过 hipLaunchKernel API 实现核函数的运行。
API 包括用于初始化和注册函数的 API，如 __hipRegisterFatBinary 和 __hipRegisterFunction，保证 fatbin 文件只加载一次。
