Өнгөрсөн жил Мета PyTorch нь Линукс санд машин сургалтын төсөл, нийгэмлэгийг хөгжүүлэх төвийг сахисан платформ болгон элсэж, AMD нь удирдах зөвлөлд нэгдсэн гэж мэдэгдэв.
PyTorch сан нь нээлттэй эхийн зарчмаар програм хангамжийн экосистемийг ардчилах замаар хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэхэд идэвхтэй дэмжлэг үзүүлдэг бөгөөд энэ нь нээлттэй програм хангамжийн экосистемийн үндсэн зарчимтай нийцдэг. AMD. AMD нь инновацийг дэмжиж, шинжлэх ухааны өргөн хүрээний нээлтүүдэд хиймэл оюун ухааныг хэрэгжүүлэх үйл явцыг хялбаршуулж, хурдасгахыг эрмэлздэг.
Тэрээр PyTorch сангийн үүсгэн байгуулагч гишүүн болоход нээлттэй эхийн AI хүрээг үргэлжлүүлэн сайжруулсан. Одоо AMD болон PyTorch нь ROCm болон PyTorch-ийн хамгийн сүүлийн үеийн шинэчлэлтүүдийг нэвтрүүлж байгаа бөгөөд энэ нь хөгжүүлэгчдэд AMD Instinct болон Radeon хурдасгуур дээр суурилсан хиймэл оюун ухааны шинэ шийдлүүдийг бий болгох боломжийг олгоно.
PyTorch нийгэмлэгийн дэмжлэг нь тодорхой цоорхойг олж илрүүлэх, гол шинэчлэлтүүдийг эрэмбэлэх, гүйцэтгэлийг оновчтой болгох, "бета"-аас "тогтвортой" хүртэлх замыг дэмжих санал хүсэлтийг өгөхөд маш их тустай байсан. Хамтарсан хүчин чармайлтын үр дүн нь SuperBench зэрэг салбарын гол шалгуур үзүүлэлтээр хэмжигддэг гүйцэтгэлийн түвшингээс тодорхой харагдаж байна. Microsoft.
AMD CDNA архитектур болон ROCm болон PyTorch-ийн аль алиных нь шат ахисан сайжруулалт нь AMD Instinct MI100-аас хамгийн сүүлийн үеийн AMD Instinct MI200 гэр бүлийн GPU-ийн ROCm 4.2-оос ROCm 5.3 хүртэл, PyTorch 1.7-оос Py1.12. хүртэл нэг GPU загварын гүйцэтгэлийн өсөлтийг харуулж байна. Гол шинэчлэлтүүд нь:
- ROCm-д зориулсан бүрэн тасралтгүй интеграцчлал (CI). ПиТорч. Бүх боломжуудыг CI процессоор туршдаг бөгөөд энэ нь хүлээгдэж буй Docker хувилбар болон PIP дугуй гарахаас өмнө зөв бүтээх, шалгахад тусалдаг
- Kineto Profiler-ийн дэмжлэг. ROCm-д зориулсан профайлын дэмжлэгтэйгээр хөгжүүлэгчид болон хэрэглэгчид гүйцэтгэлийн саад тотгорыг илүү сайн ойлгож, арилгахын тулд оношлогоо, профайл үүсгэх хүчирхэг хэрэгслийг авах боломжтой болно.
- PyTorch гол сангуудын дэмжлэг. Хэрэглэгчдэд TorchText, TorchRec, TorchVision, TorchAudio болон MIOpen, RCCL, rocBLAS зэрэг бусад оновчтой цуглуулгуудыг багтаасан PyTorch номын сангийн экосистемд нээлттэй хандах эрх олгож, үр ашгийг нэмэгдүүлэх, өндөр бүтээмжийг нэмэгдүүлэх боломжтой.
- AITemplate Inference Engine дэмжлэг. Гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд MetaAI нээлттэй эхийн AITemplate болон Composable Kernel (CK) номын сан нь трансформаторын блокуудад зориулсан илүү олон AMD матриц цөмүүдийг дэмжих боломжтой.
Нэмж дурдахад, AMD болон PyTorch нь тогтвортой ROCm дэмжлэгийг нэмэхийн тулд 50 гаруй функц, функциональ сайжруулалтыг хамтран боловсруулсан. Үүнд багаж хэрэгсэл, хөрвүүлэгч, ажиллах хугацаа, TorchScript-ийн график оновчлол, INT8 квант замыг ашиглах, ONNX ажиллах цагийн интеграцчлал зэрэг багтана.
AI чадавхийг зах болон мэдээллийн төвд ашиглахыг хурдасгахын тулд AMD нь PyTorch-д FPGA болон дасан зохицох SoC-уудын багцад хандах боломжийг олгодог. AMD Vitis AI платформ нь хиймэл оюун ухааны загвар, оновчтой гүнзгий сургалтын процессорын цөм (DPU), багаж хэрэгсэл, номын сан, хиймэл оюун ухаанд зориулсан жишээ төслүүдийг санал болгодог.
Мөн сонирхолтой: