AMD та PyTorch представляють нові можливості штучного інтелекту в ROCm

Торік, коли AMD стала членом-засновником PyTorch Foundation, компанія разом зі спільнотою продовжувала поліпшувати фреймворки штучного інтелекту (ШІ) з відкритим кодом. Тож AMD та PyTorch діляться можливостями екосистеми програмного забезпечення AMD ROCm у блозі. Зокрема, ці останні оновлення ROCm і PyTorch, які дозволяють розробникам створювати нові ШІ-рішення на базі прискорювачів AMD Instinct та Radeon.

• Ми поспілкувалися з ChatGPT і ось, що ми дізналися у нього
• 10 досягнень в області штучного інтелекту
• ChatGPT тепер доступний в Україні

Серед оновлень:

• Повна безперервна інтеграція (CI) для ROCm у PyTorch. Усі функції відтепер перевіряються за допомогою процесу CI. Це сприяє належному створенню і тестуванню перед очікуваним релізом Docker та PIP wheel.
• Підтримка Kineto Profiler. Завдяки підтримці профайлера для ROCm розробники і користувачі зможуть отримати інструменти діагностики та профілювання для кращого розуміння й усунення «вузьких місць» у продуктивності.
• Підтримка ключових бібліотек PyTorch. Відкритий доступ до екосистеми бібліотек PyTorch, зокрема TorchText, TorchRec, TorchVision, TorchAudio та інших оптимізованих колекцій, як-от MIOpen, RCCL і rocBLAS, для досягнення нового рівня ефективності та вищої продуктивності.
• Підтримка АITemplate Inference Engine. Щоб поліпшити продуктивність, AITemplate з відкритим кодом MetaAI та бібліотека AMD Composable Kernel (CK) можуть підтримувати більше матричних ядер AMD для трансформаторних блоків.

Аби прискорити застосування можливостей штучного інтелекту як на периферії, так і в центрі обробки даних, AMD також надає PyTorch доступ до портфоліо FPGA та адаптивних SoC. ШІ-платформа AMD Vitis пропонує моделі штучного інтелекту, оптимізовані ядра процесора глибокого навчання (DPU). А також інструменти, бібліотеки і приклади проєктів для штучного інтелекту.