AMD стала засновником фонду PyTorch Foundation, створеного для розвитку штучного інтелекту та машинного навчання

Компанія AMD оголосила про своє приєднання до новоствореного фонду PyTorch Foundation у ролі члена-засновника. Як частина некомерційної організації Linux Foundation, фонд сприятиме впровадженню інструментів штучного інтелекту (ШІ) шляхом розвитку та підтримки екосистеми проєктів із відкритим вихідним кодом за допомогою PyTorch – відкритої бібліотеки машинного навчання, створеної та підтримуваної Meta.

Як член-засновник AMD приєднується до інших учасників галузі, щоб приділяти пріоритетну увагу подальшому зростанню динамічної спільноти PyTorch. Завдяки таким інноваціям, як відкрита програмна платформа AMD ROCm, прискорювачі AMD Instinct, адаптивні СнК-платформи та ЦП, AMD допоможе розвитку PyTorch Foundation. Компанія працюватиме над демократизацією сучасних інструментів, бібліотек та інших компонентів, аби зробити ці технології машинного навчання доступними для кожного.

AMD та її досягнення в галузі штучного інтелекту
і машинного навчання

AMD має унікальне місце в індустрії завдяки широкому портфоліо продуктів і програмного забезпечення. Воно допомагає клієнтам та партнерам розробляти й розгортати програми з різними формами штучного інтелекту, від хмари та підприємства і до периферії та кінцевих точок. Завдяки різноманітному набору апаратного забезпечення, включно з прискорювачами AMD Instinct і Alveo, адаптивними СнК-платформами та ЦП, AMD може підтримувати широкий спектр провідних моделей ШІ та МН. Від невеликих граничних точок до великомасштабних робочих навантажень, що працюють із навчанням і логічними висновками.

AMD також активно співпрацює з відкритим ШІ-співтовариством для розвитку можливостей та оптимізації машинного і глибокого навчання. Vitis AI надає комплексну платформу розробки логічних висновків для адаптивних СнК-платформ AMD та прискорювачів центрів обробки даних Alveo. Vitis AI підключається в розширені інструменти розробки програмного забезпечення і використовує широкий асортимент оптимізованих бібліотек з відкритим вихідним кодом. Це робиться для того, щоб надати розробникам можливість прискорення машинного навчання, яка виступала б частиною їхнього програмного коду.

Відкрита програмна платформа ROCm постійно розвивається, аби відповідати потребам спільнот ШІ/МН і високопродуктивних обчислень. Завдяки останньому релізу ROCm 5.0 розробники отримують доступ до готових контейнерів інфраструктури ШІ на AMD Infinity Hub, розширених інструментів, спрощеної установки та можуть розраховувати на скорочення часу запуску ядра і підвищення продуктивності додатків. Окрім того, в останньому випуску PyTorch 1.12 підтримку AMD ROCm було переведено з бета-версії на стабільну.