AMD dan Intel berencana menyatukan pekerjaan optimasi CPU x86 untuk PyTorch di oneDNN, pustaka sumber terbuka untuk komputasi deep learning. AMD akan mengintegrasikan optimasi dari proyek ZenDNN ke dalam oneDNN, dengan tujuan menyediakan jalur perangkat lunak bersama untuk prosesor kedua perusahaan. Pengumuman ini menjelaskan arah kerja sama, bukan jadwal peluncuran; hasil uji kinerja juga belum dipublikasikan.
2
3
18
Apa yang diumumkan AMD dan Intel?
Berdasarkan rekomendasi x86 Ecosystem Advisory Group, AMD dan Intel menetapkan oneDNN sebagai pustaka sumber terbuka bawaan untuk akselerasi x86 di PyTorch. AMD berencana memasukkan optimasi ZenDNN ke oneDNN, sembari tetap mengoptimalkan perangkat lunaknya untuk prosesor AMD.
2
18
Sasarannya adalah memudahkan pengembangan dan optimasi beban kerja PyTorch di CPU AMD maupun Intel, sehingga pengembang tidak perlu mengelola jalur perangkat lunak terpisah untuk masing-masing vendor. Jeff McVeigh dari Intel menyampaikan bahwa pengembang seharusnya bisa memanfaatkan kinerja CPU x86 tanpa harus memikirkan jalur yang berbeda-beda.
1
Pengumuman yang tersedia tidak memerinci kriteria teknis yang digunakan kelompok penasihat untuk merekomendasikan oneDNN. Namun, kerja sama ini disebut sebagai cara menyederhanakan pengembangan dan mengurangi fragmentasi perangkat lunak.
1
2
Peran ZenDNN dalam oneDNN
oneDNN, yang awalnya dikembangkan Intel, kini dikelola oleh Unified Acceleration Foundation (UXL). Sementara itu, ZenDNN adalah pustaka dengan optimasi untuk arsitektur Zen milik AMD. Rencana integrasi akan membawa pekerjaan optimasi AMD ke proyek oneDNN bersama, bukan menghapus kebutuhan akan penyetelan khusus untuk prosesor tertentu.
2
6
13
18
AMD juga bergabung dengan UXL sebagai anggota pengarah. Langkah ini memberi AMD peran dalam tata kelola yayasan tersebut, tetapi sumber yang tersedia tidak menjelaskan hak suara AMD ataupun dampak spesifiknya terhadap pengambilan keputusan proyek.
2
9
Jadwal integrasi dan dukungan AI Compute Extensions
AMD dan Intel belum menyebutkan tanggal penyelesaian integrasi ZenDNN, versi PyTorch sasaran, atau versi oneDNN yang akan memuatnya. Keduanya juga belum mengumumkan angka peningkatan kinerja.
3
4
Kedua perusahaan berencana menghadirkan dukungan AI Compute Extensions (ACE) melalui pembaruan oneDNN mendatang. ACE dirancang untuk mempercepat perkalian matriks. Kandidat rilis oneDNN 3.14 sudah menyertakan dukungan awal untuk instruksi ACE, tetapi fitur tersebut tidak aktif secara bawaan. Pengguna perlu mengaktifkannya dengan variabel lingkungan ONEDNN_MAX_CPU_ISA=AVX10_2_ACE. Dukungan di kandidat rilis itu belum memastikan kapan ACE akan tersedia melalui PyTorch.
7
10
Bagi pengembang, inti pengumuman ini adalah rencana membangun pustaka dan jalur integrasi bersama—bukan perubahan yang dipastikan sudah tersedia di seluruh instalasi PyTorch. Jadwal implementasi dan dampak kinerjanya masih belum diketahui.