Акыркы жыл Meta PyTorch Linux Фондуна машинаны үйрөнүү долбоорун жана коомчулукту өнүктүрүү үчүн нейтралдуу платформа катары кошулганын жарыялады, AMD башкаруучу кеңешке кошулду.
PyTorch Фонду ачык программалык камсыздоонун экосистемасынын негизги принциптерине туура келген ачык булак принциптери аркылуу программалык камсыздоонун экосистемасын демократиялаштыруу аркылуу AI кабыл алынышына жигердүү көмөк көрсөтөт. AMD. AMD, өз кезегинде, инновацияларды жайылтат жана илимий ачылыштардын кеңири спектринде AIны ишке ашыруу процессин жөнөкөйлөтүүгө жана тездетүүгө умтулат.
Ал PyTorch Фондунун негиздөөчүсү болгондон кийин, ал ачык булактуу AI алкактарын жакшыртууну уланткан. Эми AMD жана PyTorch ROCm жана PyTorch үчүн эң акыркы жаңыртууларды киргизип жатышат, бул иштеп чыгуучуларга AMD Instinct жана Radeon акселераторлорунун негизинде жаңы AI чечимдерин түзүүгө мүмкүндүк берет.
PyTorch коомчулугунун колдоосу конкреттүү боштуктарды аныктоодо, негизги жаңыртууларга артыкчылык берүүдө жана иштин натыйжалуулугун оптималдаштыруу жана "бета"дан "туруктууга" чейинки жолду колдоо үчүн пикир билдирүүдө абдан пайдалуу болду. Биргелешкен күч-аракеттин натыйжалары SuperBench сыяктуу негизги тармактык көрсөткүчтөр боюнча өлчөнгөн натыйжалуулуктун деңгээли менен айкын көрүнүп турат. Microsoft.
AMD CDNA архитектурасынын да, ROCm менен PyTorchдун да кадам сайын өркүндөтүлүшү AMD Instinct MI100ден ROCm 200ден ROCm 4.2кө чейин жана PyTorch 5.3ден Py1.7ге чейин AMD Instinct MI1.12 үй-бүлөсүнө чейин бир GPU моделинин натыйжалуулугун көрсөтөт. Негизги жаңыртууларга төмөнкүлөр кирет:
- ROCm үчүн толук үзгүлтүксүз интеграция (CI). PyTorch. Бардык функциялар CI процесси аркылуу текшерилет, ал күтүлгөн Docker релизине жана PIP дөңгөлөкүнө чейин туура түзүүгө жана сыноого жардам берет
- Kineto Profiler колдоосу. ROCm үчүн профилдердин колдоосу менен иштеп чыгуучулар жана колдонуучулар натыйжалуу диагностика жана профилдөө куралдарын жакшыраак түшүнүү жана натыйжалуулугун жоюу үчүн алышат.
- Негизги PyTorch китепканаларын колдоо. Колдонуучуларга PyTorch китепканасынын экосистемасына, анын ичинде TorchText, TorchRec, TorchVision, TorchAudio жана MIOpen, RCCL жана rocBLAS сыяктуу оптималдаштырылган коллекцияларга ачык мүмкүнчүлүк берилет.
- AITemplate Inference Engine колдоосу. Ишти жакшыртуу үчүн, MetaAI ачык булагы AITemplate жана Composable Kernel (CK) китепканасы трансформатор блоктору үчүн көбүрөөк AMD матрицалык өзөктөрүн колдоого алат.
Кошумчалай кетсек, AMD жана PyTorch биргелешип туруктуу ROCm колдоосун кошуу үчүн 50дөн ашык функцияларды жана функцияларды өркүндөтүштү. Бул куралдарды, компиляторлорду, иштөө убакыттарын, TorchScript менен графиканы оптималдаштырууну, INT8 кванттык жолун колдонууну жана ONNX иштөө убактысын интеграциялоону жакшыртууну камтыйт.
AI мүмкүнчүлүктөрүн четинде да, маалымат борборунда да колдонууну тездетүү үчүн, AMD PyTorchке FPGA жана адаптивдик SoC портфелине кирүү мүмкүнчүлүгүн берет. AMD Vitis AI платформасы жасалма интеллект моделдерин, оптималдаштырылган терең үйрөнүү процессорунун өзөктөрүн (DPU), куралдарды, китепканаларды жана жасалма интеллект үчүн үлгү долбоорлорду сунуштайт.
Ошондой эле кызыктуу: