ROCm（Radeon Open Compute）是 AMD 开源的 GPU 计算平台，与 CUDA 兼容性极高，移植核心是替换 CUDA 专属 API 为 ROCm 等价接口（多数可直接替换头文件/宏定义），无需大幅改写业务逻辑。以下是完整移植流程 + 实操案例（向量加法，最经典的并行计算示例）。

一、核心移植逻辑（CUDA → ROCm）

ROCm 对 CUDA 有良好兼容层，核心原则：

1. 头文件替换： cuda.h / cuda_runtime.h → hip/hip_runtime.h （HIP 是 ROCm 核心接口，语法与 CUDA 几乎一致）；

2. 宏定义/类型替换： cuda_ 前缀 → hip_ 前缀（如 cudaMalloc → hipMalloc ， cudaMemcpy → hipMemcpy ）；

3. 编译工具替换： nvcc （CUDA 编译器） → hipcc （ROCm 编译器，支持 .cu 源文件直接编译）；

4. 无额外硬件适配：ROCm 自动兼容 AMD 支持的 GPU（如 RX 6000/7000 系列、MI250 等）。

二、完整移植案例（CUDA 向量加法 → ROCm）

以“两个数组逐元素相加”为例，从 CUDA 代码到 ROCm 代码的完整移植过程。

1. 原始 CUDA 代码（vector_add_cuda.cu）

#include <cuda_runtime.h>

#include <stdio.h>

// CUDA 核函数：向量加法（a + b = c）

global void vectorAdd(const float* a, const float* b, float* c, int n) {

// 计算线程索引

int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

if (idx < n) {
    c[idx] = a[idx] + b[idx];

}

}

int main() {

int n = 1024 * 1024;  // 100万元素

size_t size = n * sizeof(float);



// 1. 主机内存分配

float *h_a, *h_b, *h_c;

h_a = (float*)malloc(size);

h_b = (float*)malloc(size);

h_c = (float*)malloc(size);



// 2. 初始化主机数据

for (int i = 0; i < n; i++) {

完整移植代码，请关注微信公众号:颇锐克科技共享，进行获取。

更多AI,GPU,Linux,Android，芯片行业技术分享请关注公众号:颇锐克科技共享。