st-gcn环境搭建

       搭建ST-GCN环境的码下步骤如下：

       一、硬件与系统准备

       推荐使用基于Ubuntu .的码下系统，可从浙大官网下载稳定版本的码下镜像。通过U盘启动制作Ubuntu系统盘，码下完成格式化后使用深度制作工具进行系统安装。码下在桌面计算机中使用磁盘管理工具创建Ubuntu分区，码下源码精灵的网址一般GB空间足矣。码下通过BIOS设置将U盘设置为启动优先项，码下然后开始安装Ubuntu系统。码下

       二、码下安装Python3

       在Ubuntu系统中，码下将Python3设置为默认版本，码下使用pip进行包管理无需额外命令。码下在终端中通过快捷键或命令行操作完成Python3的码下安装。

       三、码下软件源配置

       使用国内服务器作为Ubuntu软件源，推荐使用阿里云提供的服务，无需额外配置。如果使用官方镜像，首页小程序源码可能需要更新软件源以获取最新软件包。

       四、安装显卡驱动

       使用NVIDIA显卡的用户，需安装对应版本的驱动程序。通过三种方法之一：官方PPA源安装、下载并编译安装、添加官方PPA源后安装。

       五、安装CUDA和cuDNN

       检查NVIDIA显卡型号和系统内核版本，确保CUDA版本与驱动匹配。下载CUDA和cuDNN，按步骤安装，确保安装成功并验证。

       六、安装Python3的pip虚拟环境

       在Python3环境下安装pip，所有pip命令都将在Python3环境中执行。创建虚拟环境管理目录，将虚拟环境添加到环境变量中，工厂管理业务源码并创建Python3虚拟环境。

       七、安装torch和torchvision

       使用国内源安装torch和torchvision，可永久修改pip安装源。查看Python版本与对应torch版本的关系，确保兼容性。

       八、安装cmake

       使用cmake配置编译参数，安装cmake和cmake-gui，确保cmake操作顺利进行。

       九、安装opencv

       可以选择通过apt-get安装opencv-python或从源码构建。构建时注意解压、更新依赖、下载ippicv，确保opencv功能齐全。

       十、安装caffe

       从openpose提供的钛白粉指标源码链接下载caffe源码，解压后修改Makefile配置参数，编译安装。

       十一、安装openpose

       在caffe目录下连接openpose，下载源码，配置编译参数，确保兼容性和接口接入，测试安装成功。

       十二、安装ffmpeg

       下载ffmpeg源码，安装依赖环境，配置并编译安装。推荐使用smplayer作为视频播放软件。

       完成上述步骤后，环境搭建就已基本完成。评估官方模型，训练自己的模型，进行样本示例展示。创胜系列源码安装视频播放软件，如smplayer，用于观看可视化效果。欢迎指出错误与建议，祝您搭建成功！

ROCm-RV生态分析

       ROCm（Radeon Open Compute）是一个开放源代码的软件平台，其核心功能在于支持AMD GPU的并行计算与加速计算任务。该平台提供了一系列工具和库，方便开发者利用AMD GPU性能进行高性能计算、深度学习和机器学习等任务。然而，ROCm的成熟度相对CUDA而言有所不足。ROCm主要针对Linux系统，而CUDA则广泛兼容包括Windows、Linux和macOS等操作系统平台。

       ROCm的底层结构基于Linux的admgpu Driver，而RV生态的基础则是Linux显卡驱动。此驱动包含部分闭源代码，且目前尚不完全清楚RV生态下的开源GPU已达到何种程度。在开始讨论RV硬件生态环境之前，我们先来看看AMD通过ROCm支持的GPU硬件设备。

       AMD的ROCm支持涵盖AMD Instinct、AMD Radeon PRO和AMD Radeon三个GPU系列。国内开发者主要接触到的是AMD Radeon PRO和AMD Radeon两个系列，分别面向专业工作站和消费市场。ROCm未来将淘汰的GPU型号，开发者在RV生态开发时可将其置于次要优先级。

       接下来，我们探讨RV生态的移植平台分析。市面上的SG处理器基本满足桌面端与服务端需求，具备单路与双路实现能力。以XTX为例，其需要PCIe 4.0 X通道，SG能够满足这一需求，因此硬件环境符合要求。

       至于RV生态中对GPU的支持情况，RISC-V已全面支持旧款GCN架构显卡，并正在支持Navi架构GPU。当前Linux内核版本已更新至V6.9，对于Navi架构GPU的支持可进行验证。同时，老款GCN架构显卡在ROCm中被舍弃，需要特定版本支持特定GPU。

       综上所述，RV生态支持ROCm需同时考虑软硬件配合。当前硬件环境基本满足要求，但不如X或ARM平台丰富。对于软件开发者而言，在RV环境下运行ROCm，可能需关注以下几点。

       考虑到RV生态的建设任重道远，硬件和软件都需要大量开发才能实现多元化发展。

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。