AMD и Intel объединят оптимизации PyTorch в библиотеке oneDNN
Компании выбрали oneDNN единой основой для аппаратного ускорения ИИ-задач в PyTorch на процессорах x86, сообщает iXBT. Библиотека глубокого обучения развивается под эгидой фонда Unified Acceleration Foundation (UXL), поддерживающего открытые технологии ускорения вычислений.
Цель — сократить фрагментацию программной экосистемы x86 и упростить разработчикам создание, сопровождение и развёртывание ИИ-приложений на процессорах обоих производителей. Решение принято по рекомендации консультативной группы x86 Ecosystem Advisory Group.
Разработчики смогут опираться на общую программную основу вместо отдельных путей оптимизации под оборудование каждой компании. AMD уже переносит оптимизации из своей библиотеки ZenDNN в кодовую базу oneDNN и вошла в управляющий комитет UXL Foundation.
Следующий этап сотрудничества — разработка AI Compute Extensions, набора расширений системы команд x86 для ускорения матричного умножения, которое широко применяется при обучении и запуске нейросетей. Поддержку новых инструкций планируют интегрировать в PyTorch через обновления oneDNN.
О готовности расширений и сроках их появления в серийных процессорах не сообщается. В Intel рассчитывают, что общий программный путь избавит разработчиков от выбора разных средств оптимизации в зависимости от производителя процессора. В AMD связывают сотрудничество с развитием открытой экосистемы и упрощением создания высокопроизводительных ИИ-приложений. Унификацию инструментов поддержал и представитель Red Hat, участвующей в сообществе PyTorch.
Соглашение касается программной инфраструктуры, а не выпуска нового процессора или готового ускорителя. Общая библиотека должна упростить использование существующих возможностей AMD и Intel, а после появления AI Compute Extensions дать единый путь подключения новых аппаратных функций к PyTorch.