O'tgan yili huzur PyTorch Linux fondiga mashinani o'rganish loyihasi va hamjamiyatini rivojlantirish uchun neytral platforma sifatida qo'shilganligini e'lon qildi, AMD boshqaruv kengashiga qo'shildi.
PyTorch jamg'armasi ochiq dasturiy ta'minot ekotizimining asosiy tamoyillariga mos keladigan ochiq manba tamoyillari orqali dasturiy ta'minot ekotizimini demokratlashtirish orqali sun'iy intellektni qabul qilishga faol yordam beradi. AMD. AMD, o'z navbatida, innovatsiyalarni targ'ib qiladi va keng ko'lamli ilmiy kashfiyotlar doirasida sun'iy intellektni joriy etish jarayonini soddalashtirish va tezlashtirishga intiladi.
U PyTorch jamg'armasining asoschi a'zosi bo'lganida, u ochiq manbali AI ramkalarini yaxshilashda davom etdi. Va endi AMD va PyTorch ROCm va PyTorch-ning so'nggi yangilanishlarini taqdim etmoqda, bu esa ishlab chiquvchilarga AMD Instinct va Radeon tezlatgichlari asosida yangi AI yechimlarini yaratishga imkon beradi.
PyTorch hamjamiyatining yordami aniq kamchiliklarni aniqlash, asosiy yangilanishlarga ustuvor ahamiyat berish va ishlashni optimallashtirish va “beta”dan “barqaror”gacha bo‘lgan yo‘lni qo‘llab-quvvatlash uchun fikr-mulohazalarni taqdim etishda juda foydali bo‘ldi. Birgalikda olib borilgan sa'y-harakatlarning natijalari SuperBench kabi asosiy sanoat mezonlari bo'yicha o'lchanadigan samaradorlik darajasi bilan aniq namoyon bo'ladi. Microsoft.
AMD CDNA arxitekturasi hamda ROCm va PyTorch ning bosqichma-bosqich takomillashtirilishi AMD Instinct MI100 dan so‘nggi avlod AMD Instinct MI200 GPU oilasiga ROCm 4.2 dan ROCm 5.3 gacha va PyTorch 1.7 dan PyTorch dan Py1.12 gacha bo‘lgan yagona GPU modelining unumdorligini ko‘rsatadi. Asosiy yangilanishlarga quyidagilar kiradi:
- ROCm uchun to'liq uzluksiz integratsiya (CI). PyTorch. Barcha xususiyatlar CI jarayoni orqali sinovdan o'tkaziladi, bu kutilgan Docker versiyasi va PIP g'ildiragidan oldin to'g'ri qurish va sinab ko'rishga yordam beradi
- Kineto Profilerni qo'llab-quvvatlash. ROCm uchun profiler yordami bilan ishlab chiquvchilar va foydalanuvchilar ishlashdagi qiyinchiliklarni yaxshiroq tushunish va bartaraf etish uchun kuchli diagnostika va profillash vositalarini olishlari mumkin bo'ladi.
- Asosiy PyTorch kutubxonalarini qo'llab-quvvatlash. Foydalanuvchilarga PyTorch kutubxonasi ekotizimiga, jumladan, TorchText, TorchRec, TorchVision, TorchAudio va MIOpen, RCCL va rocBLAS kabi boshqa optimallashtirilgan to‘plamlarga ochiq foydalanish imkoniyati beriladi.
- AITemplate Inference Engine qo'llab-quvvatlash. Ishlashni yaxshilash uchun MetaAI ochiq manba AITemplate va Composable Kernel (CK) kutubxonasi transformator bloklari uchun ko'proq AMD matritsa yadrolarini qo'llab-quvvatlashi mumkin.
Bundan tashqari, AMD va PyTorch birgalikda barqaror ROCm qo'llab-quvvatlashini qo'shish uchun 50 dan ortiq xususiyat va funksionallikni yaxshilashni ishlab chiqdilar. Bularga asboblar, kompilyatorlar, ish vaqtlari, TorchScript bilan grafik optimallashtirish, INT8 kvant yo'lidan foydalanish va ONNX ish vaqti integratsiyasini yaxshilash kiradi.
AI imkoniyatlarini chekka va ma'lumotlar markazida qo'llashni tezlashtirish uchun AMD PyTorch-ga FPGA va moslashuvchan SoC portfeliga kirishni ta'minlaydi. AMD Vitis AI platformasi sun'iy intellekt modellari, optimallashtirilgan chuqur o'rganish protsessor yadrolari (DPU), asboblar, kutubxonalar va sun'iy intellekt uchun namunaviy loyihalarni taklif etadi.
Shuningdek, qiziqarli: