AMD 在构建支持开放生态系统的模型、库、框架和工具的强大软件堆栈方面取得了进展。随着经过验证的平台势头增强，领导级软件堆栈和优化生态系统对于实现应用性能具有重要意义。PyTorch 是 AMD 人工智能旅程的关键部分，AMD 总裁 Victor Peng 和 PyTorch 创始人 Soumith Chintala 在 6 月 12 日的 DC & AI 主题演讲中讨论了最新的进展。
构建强大的 ROCm 软件堆栈
Victor 介绍了 ROCm，这是 AMD 为 Instinct 数据中心 GPU 提供的软件堆栈。它提供了一套全面的开源库、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。ROCm 提供了将 AI 软件移植到 AMD Instinct 平台的工具，确保了质量和稳健性，经过广泛测试，符合 PyTorch 和 TensorFlow 框架。
与 PyTorch 的合作
为了揭示 AMD 与 PyTorch 之间的合作，维克多邀请了 PyTorch 的创始人 Soumith Chintala 进行讨论，内容涉及两者的进步和整合。PyTorch 是业界最著名的 AI 框架，拥有充满活力的开发者社区，以其持续的创新和对尖端研究的融合而闻名。
为了突出 AMD 与 PyTorch 的合作，维克多主持了与 PyTorch 创始人 Soumith Chintala 的讨论。PyTorch 以其创新和社区而闻名，是业界的领先 AI 框架。最新版本 PyTorch 2.0 与硬件无关的软件编译器如 OpenAI Triton 集成，使 AI 模型的训练和部署更加高效。通过优化技术，PyTorch 2.0 提高了生产力并提供了显著的速度提升。AMD 与 PyTorch 基金会的合作确保了 AMD GPU 的顺畅使用，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。
激活开发者社区
AMD 与 PyTorch 的合作让开发者社区受益，通过民主化 AI 加速器的访问。对 AMD GPU 在 PyTorch 中的支持使开发者能够在包括 EPYC 和 Ryzen 等 CPU、Instinct 和 Radeon 等 GPU 以及 Versal SoC 等嵌入式设备在内的各种平台上训练和部署模型。通过确保新模型在 AMD 平台上的即时兼容性，这种合作简化了开发过程，并使开发者能够充分利用 AMD 硬件的潜力。这种增加的访问性和灵活性使全球开发者能够推动 AI 创新的边界。
Hugging Face 与 AI 模型创新
维克多称赞 Hugging Face 是开源 AI 模型创新的领先力量，通过变革性的 Transformer 赋能生成式 AI。AMD 优化的软件使高性能的开发堆栈成为可能，通过可扩展的实时部署支持客户和开发者的突破性 AI 进步。
结论
在 DC & AI 主题演讲中，AMD 展示了其对开放性、性能和协作的承诺。ROCm 软件栈、PyTorch 集成和对 Hugging Face 的支持体现了 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、高性能的解决方案，AMD 作为集成了 PyTorch 的领先 GPU 平台，正在推动 AI 的未来发展。
欲收听完整主题演讲，请访问 AMD 的 YouTube 频道
欲收听 Soumith Chintala 的主题演讲部分
