AMD ואינטל מתכננות לאחד את עבודת האופטימיזציה שלהן ל־PyTorch במעבדי x86 בתוך oneDNN, ספריית קוד פתוח ללמידה עמוקה. AMD תשלב בספרייה את האופטימיזציות שפיתחה במסגרת ZenDNN, כדי ליצור נתיב תוכנה משותף למעבדים של שתי החברות. זו תוכנית להמשך, לא הודעה על מועד מסירה; גם לא פורסמו נתוני ביצועים.
2
3
18
מה החברות הודיעו
בעקבות המלצה של קבוצת הייעוץ לאקוסיסטם x86, AMD ואינטל בחרו ב־oneDNN כספריית הקוד הפתוח שתשמש כברירת המחדל להאצת x86 בתוך PyTorch. AMD מתכננת לשלב בה את האופטימיזציות של ZenDNN, ובמקביל להמשיך לבצע אופטימיזציות למעבדים שלה.
2
18
המטרה המוצהרת היא להקל על פיתוח ואופטימיזציה של עומסי עבודה ב־PyTorch עבור מעבדי AMD ואינטל, במקום לדרוש מהמפתחים לנהל נתיבי תוכנה נפרדים לכל יצרנית. ג׳ף מקוויי מאינטל תיאר את הכיוון כך: מפתחים לא אמורים להידרש להתעסק בנתיבי תוכנה נפרדים כדי לנצל את ביצועי מעבדי x86.
1
ההודעה הזמינה לא מפרטת את השיקולים הטכניים שהובילו את קבוצת הייעוץ להמליץ על oneDNN. היא מציגה את הספרייה המשותפת כדרך לפשט את הפיתוח ולצמצם פיצול בין פתרונות.
1
2
איך ZenDNN משתלבת ב־oneDNN
אינטל החלה לפתח את oneDNN, שכיום נמצאת תחת ניהולה של קרן Unified Acceleration Foundation (UXL). ZenDNN היא ספרייה הכוללת אופטימיזציות לארכיטקטורת Zen של AMD. התוכנית היא להעביר את העבודה הייחודית של AMD לפרויקט oneDNN המשותף — לא להפסיק להתאים את התוכנה למעבדים מסוימים.
2
6
13
18
AMD הצטרפה גם ל־UXL כחברה בוועדת ההיגוי. הדבר מעניק לה תפקיד בממשל הקרן, אך המקורות הזמינים אינם מפרטים את זכויות ההצבעה שלה או את ההשפעה המדויקת של הצטרפותה על קבלת ההחלטות בפרויקט.
2
9
מה ידוע על לוחות הזמנים ועל AI Compute Extensions
החברות לא מסרו מועד להשלמת שילוב ZenDNN, גרסת PyTorch יעד או גרסת oneDNN שבה השילוב יושלם. הן גם לא פרסמו מדידות של שיפור בביצועים.
3
4
AMD ואינטל מתכננות עדכונים עתידיים ל־oneDNN שיתמכו ב־AI Compute Extensions (ACE), שנועדו להאיץ כפל מטריצות. גרסת המועמדת לשחרור של oneDNN 3.14 כבר כוללת תמיכה ראשונית בהוראות ACE, אך היא אינה מופעלת כברירת מחדל: יש להצטרף להפעלה באמצעות משתנה הסביבה ONEDNN_MAX_CPU_ISA=AVX10_2_ACE. התמיכה בגרסת המועמדת אינה קובעת מתי ACE יהיו זמינות דרך PyTorch.
7
10
מבחינת מפתחים, השורה התחתונה היא תכנון של ספרייה ונתיב שילוב משותפים — לא שינוי שכבר הוטמע בכל התקנות PyTorch. מועד ההטמעה וההשפעה על הביצועים עדיין פתוחים.