IT之家 في 21 أكتوبر: أعلنت AMD وIntel أمس (20 أكتوبر) بشكل مشترك عن تعاونهما في تحسينات x86 CPU لـ PyTorch:سيدمج الطرفان أعمال التحسين الخاصة بكل منهما في مكتبة التعلم العميق مفتوحة المصدر oneDNN، لتزويد المطورين بمسار برمجي موحد عبر معالجتي الشركتين.
ملاحظة IT之家: PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق بلغة Python، يُستخدم أساسًا لبناء الشبكات العصبية وتدريبها ونشرها. ويشتهر بمرونته وسهولة تصحيح أخطائه وأسلوبه البرمجي القريب من Python، ويُستخدم على نطاق واسع في البحث الأكاديمي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التجارية.
وفقًا للإعلان، يخطط الطرفان لمركزة أعمال تحسين المعالجات الخاصة بهما في المكتبة مفتوحة المصدر oneDNN، بحيث تصبح المكتبة الافتراضية مفتوحة المصدر لتسريع x86 داخل PyTorch. ستدمج AMD تحسينات ZenDNN الخاصة بها في oneDNN، وستنضم إلى مؤسسة Unified Acceleration (UXL Foundation) كعضو في لجنة التوجيه.
دفع فريق الاستشارات البيئية لـ x86 إلى هذا التعاون النادر بين الطرفين، محوّلًا المنافسة إلى تعاون في النظام البيئي البرمجي للمعالجات. وإذا نجح التطبيق، فقد يحصل المطورون ومزودو الخدمات السحابية والمستخدمون المؤسسيون على تجربة أداء أكثر اتساقًا لـ PyTorch على خوادم x86 ومحطات العمل وأجهزة AI PC.
إلى جانب oneDNN، تدفع AMD وIntel قدمًا في "امتدادات الحوسبة للذكاء الاصطناعي" (AI Compute Extensions، ACE). وهي بنية مجموعة تعليمات الجيل القادم الموجهة إلى x86، تركز على تسريع ضرب المصفوفات (العملية الأساسية في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها)، ومن المخطط إدخال هذه القدرات إلى PyTorch مستقبلًا عبر تحديثات oneDNN.
بالنسبة للمطورين، فإن أحمال عمل PyTorch التي كانت تتطلب في الماضي تكييفًا وضبطًا منفصلين لمعالجات AMD أو Intel، يُرجح أن تحصل مستقبلًا على دعم التحسين عبر مسار برمجي واحد. وتقول الشركتان إن هذا سيقلل التجزئة في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي على x86، ويخفض تكاليف التطوير والصيانة المكررة، مما يجعل بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها وترحيلها عبر المنصات أكثر سلاسة.