在 HIP 中用于基础线性代数计算的数学库是

在 HIP 中用于基础线性代数计算的数学库是 rocBLAS 和 hipBLAS。其中，rocBLAS 是基于 AMD ROCm 平台的 BLAS 实现，而 hipBLAS 是基于 HIP 的跨平台 BLAS 实现。这两个库都提供了一系列常用的线性代数函数，如矩阵乘法、向量加法、矩阵求逆等。它们可以帮助开发者在 AMD GPU 上高效地实现各种数学计算。

相关问题

HIP SDK是什么

HIP SDK通常是指Hadoop Interoperability Protocol（Hadoop互操作协议）的软件开发工具包。它是一个开源框架，旨在促进Hadoop生态系统内部以及与其他大数据处理平台之间的数据交换和集成。通过HIP SDK，开发者可以更方便地在Hadoop MapReduce、Spark等系统之间共享数据，实现数据流转和服务交互。它支持数据格式转换、API访问和其他形式的数据共享，增强了不同大数据技术之间的兼容性和协作能力。

代码中加入以下语句：torch.hip.set_allocator(torch.hip.allocator_max_split_size(1024))这个加在代码哪里

这个语句应该在你的PyTorch代码的最开始处被调用，比如在导入PyTorch之后，但在构建模型之前。具体来说，你可以在代码的顶部加入以下语句：

import torch

torch.hip.set_allocator(torch.hip.allocator_max_split_size(1024))

# 然后再构建你的模型

这样就可以设置max_split_size_mb参数，避免内存碎片化，从而减少GPU显存不足的错误。