AMD đã nỗ lực đáng kể để thúc đẩy “AI trên Radeon” khi công ty hiện đã đẩy mạnh hỗ trợ phát triển ML trên kiến trúc RDNA 3 trong bản cập nhật ROCm mới nhất.
AMD thực hiện bước tiến lớn giúp phát triển AI dễ tiếp cận hơn với người dùng Radeon trung bình thông qua ROCm, cuối cùng là tăng cường áp dụng
Sẽ không sai khi một người tiêu dùng trung bình nghĩ về các ứng dụng AI hoặc khối lượng công việc quy mô lớn bị giới hạn trong kiến trúc trung tâm dữ liệu, nhưng ngành công nghiệp này cuối cùng cũng đang phát triển theo cách cho phép GPU của người tiêu dùng cũng có thể trải nghiệm tính toán AI. Các hệ thống như TinyBox được xây dựng xung quanh GPU RDNA của AMD để tận dụng tính khả dụng và tiết kiệm một số chi phí, nhưng về vấn đề hỗ trợ phần mềm, các hệ thống như vậy bị tụt hậu nghiêm trọng.
Hiện tại, AMD đã nỗ lực rất nhiều, mở rộng hỗ trợ cho khối lượng công việc AI/ML để chúng có thể được thực hiện trên GPU RDNA 3 cho Linux 24.10.3 và ROCm 6.1.3. Và điều thú vị là thay đổi này đã được dự đoán từ nhiều tháng trước, sau các bản cập nhật ban đầu của AMD, mà chúng tôi đã thảo luận trong một bài viết trước đó .
Team Red cho biết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển làm việc trên các môi trường như PyTorch, ONNX Runtime hoặc TensorFlow hiện có thể tận dụng ROCm 6.1.3 mới nhất trên Linux, cho phép họ khai thác hiệu suất của GPU Radeon RX 7000 series của AMD hoặc GPU Radeon W7000 series của máy trạm, cho trường hợp sử dụng tương ứng của họ. Công ty cho biết giải pháp dựa trên kiến trúc RDNA 3 có hiệu quả về mặt chi phí và cung cấp một hệ thống cục bộ, do đó loại bỏ tất cả các lỗi có trong dịch vụ dựa trên đám mây. Sau đây là cách AMD “trình bày” thay đổi:
Những thay đổi khác bao gồm trong bản hỗ trợ ROCm 6.1.3 mới nhất cho PyTorch, TensorFlow và nhiều dữ liệu nguồn hơn cho ONNX Runtime. Đây là một bản cập nhật lớn cho ngăn xếp phần mềm của AMD, vì nó bổ sung các thư viện AI theo yêu cầu, cuối cùng cho phép áp dụng rộng rãi hơn. Việc bổ sung hỗ trợ cho GPU RDNA 3 chắc chắn là một bước tiến tới việc thúc đẩy “môi trường AI biên”, nhưng có những hạn chế về hiệu suất hiện diện với động thái này và chúng tôi sẽ mong đợi các điểm chuẩn tiềm năng nếu chúng xuất hiện.
Theo wccftech.com
