Откакто стана член-учредител на PyTorch Foundation миналата година, AMD работи заедно с общността, за да продължи развитието на AI платформи с отворен код. Като част от това усилие AMD и PyTorch споделят в блог публикация някои актуализации на софтуерната екосистема AMD ROCm (софтуерен стек за разработчици, за програмиране на работата на графичните процесори). Подчертават се най-новите актуализации на ROCm и PyTorch, позволяващи на разработчиците да създават нови AI решения на базата на ускорители AMD Instinct и Radeon.
Най-важното в публикацията:
- Пълна, постоянна интеграция (Continuous Integration, CI) за ROCm в PyTorch – Всички функции вече се проверяват чрез пълен CI процес, който помага за насърчаване на правилната процедура за изграждане и тестване преди очакваното пускане на Docker и PIP Wheel.
- Добавяне на Kineto Profiler – С добавената поддръжка за профилиране към ROCm, разработчиците и потребителите могат да се възползват от инструментите за диагностика и профилиране, за да разбират по-добре и се справят с тесните места в производителността.
- Поддръжка на ключови PyTorch библиотеки – Библиотеките на екосистемата на PyTorch като TorchText, TorchRec, TorchVision, TorchAudio и други оптимизирани колекции като MIOpen, RCCL и rocBLAS могат да бъдат достъпни за постигане на нова потенциална ефективност и по-висока производителност.
- AITemplate Inference Engine – За подобряване на производителността, AITemplate с отворен код на MetaAI и библиотеката AMD Composable Kernel (CK) могат да поддържат повишено използване на AMD матрични ядра за преобразувателни блокове.
За да улесни AI ускорението както на периферията, така и в центъра за данни, AMD също така предоставя поддръжка на PyTorch за своето портфолио от FPGA и адаптивни SoC. Платформата AMD Vitis AI предлага AI модели, оптимизирани ядра на процесори за дълбоко обучение (DPU), инструменти, библиотеки и примерни проекти за AI.
