Союз AMD и Intel: Простота запуска ИИ-моделей на процессорах x86

В последние годы наблюдается заметный рост интереса к искусственному интеллекту (ИИ) и его интеграции в различные приложения. Однако, несмотря на это, разработчики сталкиваются с проблемами совместимости при запуске ИИ-моделей на разных архитектурах процессоров. В этой статье мы обсудим новое сотрудничество между AMD и Intel, направленное на упрощение работы с ИИ на процессорах x86 и что это значит для разработчиков.

Объединение усилий: oneDNN

AMD и Intel решили объединить свои ресурсы для создания более оптимизированной рабочей среды для разработки ИИ:

Перенос оптимизаций: AMD отказывается от библиотеки ZenDNN в пользу интеграции своих оптимизаций в библиотеку oneDNN, созданную Intel.
Упрощение процесса: Это позволит ИИ-моделям, использующим фреймворк PyTorch, работать эффективнее без дополнительных настроек.
Участие AMD: Компания также присоединилась к руководящему совету фонда, отвечающего за развитие данного проекта.

Технические детали: Архитектуры и библиотеки

Создание библиотеки oneDNN стало важным шагом в мире технологий глубокого обучения:

Основные операции: Библиотека включает оптимизированные примитивы для операций свёртки, матричного умножения и функций активации.
Сравнение с ZenDNN: ZenDNN был форком oneDNN, адаптированным под архитектуру Zen, обеспечивающим высокую производительность на EPYC.
Проблемы с дублированием: Поддержка двух идентичных кодовых баз создавала сложности для разработчиков в смешанных системах.

Результаты сотрудничества: Новые возможности для разработчиков

Сотрудничество между AMD и Intel уже приносит плоды:

Ecosystem Advisory Group: Создана группа по экосистеме x86 для предотвращения расхождения наборов инструкций (ISA).
A.I. Compute Extensions (ACE): Совместная работа над новым набором инструкций для матричного умножения.
Centrally integrated support: Внедрение единой библиотеки позволит избежать дублирования усилий при поддержке инструкций в PyTorch.

Заключение: Что ждет пользователей?

Cотрудничество AMD и Intel — это значимый шаг к упрощению работы с ИИ-решениями на процессорах x86. Несмотря на то что пользователи могут не заметить изменений сразу, они смогут использовать стандартную версию PyTorch без необходимости установки дополнительных плагинов. Важно отметить, что сроки интеграции первых фрагментов кода ZenDNN пока не установлены.