AMD 在构建一个强大的软件栈方面取得了进展，该软件栈支持由模型、库、框架和工具组成的开放生态系统。随着成熟平台的发展势头，领先的软件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 在 6 月 12 日的 DC 与 AI 主题演讲中讨论了最新进展。
使用 ROCm 构建强大的软件栈
Victor 介绍了 ROCm，这是 AMD 用于 Instinct 数据中心 GPU 的软件栈。它提供了一整套开源库、运行时环境、编译器和工具，用于开发、运行和微调 AI 模型。第五代 ROCm 包含了针对 AI 和高性能计算工作负载的优化，包括为低延迟内存系统量身定制的内核、对新数据类型的支持以及与 OpenAI Triton 的集成。ROCm 提供了将 AI 软件移植到 AMD Instinct 平台的工具，通过广泛测试确保质量和鲁棒性，并符合 PyTorch 和 TensorFlow 框架的要求。
与 PyTorch 的协作
为了阐明 AMD 和 PyTorch 之间的合作关系，Victor 邀请了 PyTorch 创始人 Soumith Chintala，共同讨论两者的进展和集成情况。PyTorch 作为业界最著名的 AI 框架，拥有活跃的开发者社区，并以其持续创新和融合前沿研究而闻名。
为强调 AMD 和 PyTorch 的合作关系，Victor 与 PyTorch 创始人 Soumith Chintala 进行了一场讨论。PyTorch 以其创新和社区闻名，是业界领先的 AI 框架。最新版本 PyTorch 2.0 集成了像 OpenAI Triton 这样的硬件无关的软件编译器，从而实现 AI 模型的高效训练和部署。凭借优化的技术，PyTorch 2.0 提高了生产力并提供了显著的速度提升。AMD 和 PyTorch 基金会之间的协作确保了 AMD GPU 的无缝使用，在全球范围内扩展了 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对 AI 加速器的访问，使开发者社区受益。PyTorch 中对 AMD GPU 的支持使开发者能够在各种平台上训练和部署模型，包括 EPYC 和 Ryzen 等 CPU，Instinct 和 Radeon 等 GPU，以及 Versal SoCs 等嵌入式设备。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流程，并使开发者能够充分利用 AMD 硬件的全部潜力。这种增强的可访问性和灵活性使全球开发者能够突破 AI 创新的界限。
Hugging Face 与 AI 模型创新
Victor 称赞 Hugging Face 是开源 AI 模型创新的主导力量，通过变革性的 Transformer 模型赋能生成式 AI。AMD 优化的软件支持高性能开发栈，通过可扩展的真实世界部署，为客户和开发者提供突破性的 AI 进展支持。
结论
在 DC 与 AI 主题演讲中，AMD 展示了其对开放性、性能和协作的奉献精神。ROCm 软件栈、PyTorch 集成以及对 Hugging Face 的支持，例证了 AMD 致力于赋能开发者和研究人员实现 AI 突破的承诺。通过提供易于访问的高性能解决方案，AMD 作为与 PyTorch 集成的领先 GPU 平台，正在推动 AI 的未来发展。
观看完整的主题演讲，请访问 AMD Youtube 频道
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