AMD 在构建支持开放模型、库、框架和工具生态系统的强大软件堆栈方面取得了进展。随着成熟平台获得发展势头，领导级的软件堆栈和优化的生态系统对于实现应用程序性能至关重要。PyTorch 是 AMD AI 之旅的关键部分，AMD 总裁 Victor Peng 和 PyTorch 创始人 Soumith Chintala 于 6 月 12 日在 DC & AI 主题演讲中讨论了最新进展。
使用 ROCm 构建强大的软件堆栈
Victor 介绍了 ROCm，这是 AMD 面向 Instinct 数据中心 GPU 的软件堆栈。它提供了一整套开源库、运行时、编译器和工具，用于开发、运行和微调 AI 模型。第五代 ROCm 针对 AI 和高性能计算工作负载进行了优化，包括针对低延迟内存系统的定制内核、对新数据类型的支持以及与 OpenAI Triton 的集成。借助将 AI 软件移植到 AMD Instinct 平台的工具，ROCm 确保了质量和鲁棒性，经过广泛测试并符合 PyTorch 和 TensorFlow 框架。
与 PyTorch 合作
为了阐明 AMD 与 PyTorch 之间的合作关系，Victor 邀请了 PyTorch 创始人 Soumith Chintala 讨论两者之间的进步和集成。PyTorch 作为业界最著名的 AI 框架，拥有充满活力的开发社区，并以其持续创新和融入尖端研究而闻名。
为了强调 AMD 和 PyTorch 的合作关系，Victor 主持了与 PyTorch 创始人 Soumith Chintala 的讨论。PyTorch 以其创新和社区而闻名，是业界领先的 AI 框架。最新版本 PyTorch 2.0 与 OpenAI Triton 等与硬件无关的软件编译器集成，可实现 AI 模型的有效训练和部署。凭借优化的技术，PyTorch 2.0 提高了生产力并显着提高了速度。AMD 和 PyTorch 基金会之间的合作确保了 AMD GPU 的无缝利用，扩大了全球 AI 加速器的可访问性，并为未来的优化和更广泛的硬件支持铺平了道路。
赋能开发者社区
AMD 和 PyTorch 之间的合作通过普及 AI 加速器的访问造福了开发者社区。PyTorch 对 AMD GPU 的支持允许开发人员在各种平台（包括 EPYC 和 Ryzen 等 CPU、Instinct 和 Radeon 等 GPU 以及 Versal SoC 等嵌入式设备）上训练和部署模型。通过确保新模型在 AMD 平台上的即时兼容性，此次合作简化了开发过程，并使开发人员能够充分利用 AMD 硬件的潜力。这种增加的可访问性和灵活性使全球开发人员能够突破 AI 创新的界限。
Hugging Face 与 AI 模型创新
Victor 称赞 Hugging Face 是开源 AI 模型创新背后的主导力量，通过变革性 Transformer 赋能生成式 AI。AMD 优化的软件可实现高性能开发堆栈，通过可扩展的实际部署支持客户和开发人员取得突破性的 AI 进步。
结论
在 DC & AI 主题演讲中，AMD 展示了其对开放性、性能和协作的奉献。ROCm 软件堆栈、PyTorch 集成以及对 Hugging Face 的支持体现了 AMD 致力于赋能开发人员和研究人员实现 AI 突破的承诺。通过提供易于访问、高性能的解决方案，AMD 作为与 PyTorch 集成的领先 GPU 平台，推动了 AI 的未来。
要收听完整的主题演讲，请访问 AMD Youtube 频道。
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