작년 메타 PyTorch가 기계 학습 프로젝트 및 커뮤니티 개발을 위한 중립 플랫폼으로 Linux Foundation에 합류했으며 AMD가 이사회에 합류했다고 발표했습니다.
PyTorch 재단은 개방형 소프트웨어 생태계의 핵심 원칙에 부합하는 오픈 소스 원칙을 통해 소프트웨어 생태계를 민주화하여 AI 채택을 적극적으로 촉진합니다. AMD. AMD는 혁신을 촉진하고 광범위한 과학적 발견에서 AI 구현 프로세스를 단순화하고 가속화하기 위해 노력합니다.
그녀는 PyTorch Foundation의 창립 멤버가 되었을 때 계속해서 오픈 소스 AI 프레임워크를 개선했습니다. 이제 AMD와 PyTorch는 ROCm 및 PyTorch에 대한 최신 업데이트를 도입하여 개발자가 AMD Instinct 및 Radeon 가속기를 기반으로 새로운 AI 솔루션을 만들 수 있도록 합니다.
PyTorch 커뮤니티의 지원은 특정 차이를 식별하고, 주요 업데이트의 우선순위를 지정하고, 성능을 최적화하고 '베타'에서 '안정적'으로의 여정을 지원하기 위한 피드백을 제공하는 데 큰 도움이 되었습니다. 공동 노력의 결과는 SuperBench와 같은 주요 산업 벤치마크에서 측정된 성능 수준으로 명확하게 입증됩니다. Microsoft.
AMD CDNA 아키텍처와 ROCm 및 PyTorch의 점진적 개선은 AMD Instinct MI100에서 ROCm 200에서 ROCm 4.2으로, PyTorch 5.3에서 PyTorch 1.7로 최신 AMD Instinct MI1.12 GPU 제품군으로 단일 GPU 모델의 성능 성장을 보여줍니다. 주요 업데이트는 다음과 같습니다.
- ROCm을 위한 전체 CI(지속적 통합) 파이 토치. 모든 기능은 CI 프로세스를 통해 테스트되므로 예상되는 Docker 릴리스 및 PIP 휠 전에 제대로 빌드하고 테스트할 수 있습니다.
- Kineto 프로파일러 지원. ROCm에 대한 프로파일러 지원을 통해 개발자와 사용자는 강력한 진단 및 프로파일링 도구를 사용하여 성능 병목 현상을 더 잘 이해하고 제거할 수 있습니다.
- 주요 PyTorch 라이브러리 지원. 사용자는 새로운 차원의 효율성과 높은 생산성을 위해 TorchText, TorchRec, TorchVision, TorchAudio 및 MIOpen, RCCL 및 rocBLAS와 같은 기타 최적화된 컬렉션을 포함한 PyTorch 라이브러리 에코시스템에 대한 공개 액세스 권한을 부여받습니다.
- AITemplate 추론 엔진 지원. 성능을 향상시키기 위해 MetaAI 오픈 소스 AITemplate 및 CK(Composable Kernel) 라이브러리는 변환기 블록에 대해 더 많은 AMD 매트릭스 코어를 지원할 수 있습니다.
또한 AMD와 PyTorch는 안정적인 ROCm 지원을 추가하기 위해 50개 이상의 기능 및 기능 향상을 공동으로 개발했습니다. 여기에는 도구, 컴파일러, 런타임, TorchScript를 사용한 그래픽 최적화, INT8 양자 경로 사용 및 ONNX 런타임 통합에 대한 개선 사항이 포함됩니다.
에지와 데이터 센터 모두에서 AI 기능의 적용을 가속화하기 위해 AMD는 PyTorch에 FPGA 및 적응형 SoC 포트폴리오에 대한 액세스를 제공합니다. AMD Vitis AI 플랫폼은 인공 지능 모델, 최적화된 딥 러닝 프로세서 코어(DPU), 도구, 라이브러리 및 인공 지능을 위한 예제 프로젝트를 제공합니다.
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