AMD ve Intel, PyTorch için işlemci optimizasyonlarını birleştiriyor

AMD ve Intel, x86 ekosistemindeki iş birliğini yapay zekâ yazılımlarına taşıyor. Intel’in resmî açıklamasına göre iki şirket, PyTorch’un x86 işlemcilerde kullandığı optimizasyonları oneDNN altında birleştirecek. Amaç, geliştiricilerin AMD ve Intel için ayrı yazılım yolları yönetme ihtiyacını azaltmak.

Karar, x86 Ecosystem Advisory Group’un önerisini izliyor. AMD, kendi ZenDNN optimizasyonlarını oneDNN’e entegre ediyor ve UXL Foundation’a yönlendirici üye olarak katılıyor. Böylelikle işlemciye özel iyileştirmeler, ortak bir açık kaynak geliştirme zemini içinde ele alınacak.

PyTorch kullanan ekipler açısından bu yaklaşım, uygulamayı oluşturma, bakımını yapma ve farklı x86 sunuculara dağıtma sürecini sadeleştirmeyi hedefliyor. Ancak duyuru, bütün işlemcilerin aynı performansı vereceği iddiasını taşımıyor. Donanımın desteklediği komutlar ve uygulamanın yaptığı işler, elde edilen sonucu etkilemeye devam edecek.

Bunun yanında şirketler, gelecekteki AI Compute Extensions desteğinin de oneDNN güncellemeleri üzerinden PyTorch’a gelmesini planlıyor. Bu uzantılar, yapay zekâ işlerinde sık kullanılan matris çarpımını hızlandırmaya odaklanıyor. Açıklama, bu gelecekteki desteğin bütün mevcut işlemcilere bir yazılım güncellemesiyle ekleneceği anlamına gelmiyor.

oneDNN, donanıma uygun hesaplama yolunu çalışma anında seçiyor

oneDNN’in açık kaynak proje açıklaması, kütüphanenin matris çarpımı, evrişim, dikkat mekanizmaları ve normalleştirme gibi temel işlemleri hızlandırdığını belirtiyor. Bunlar, yapay zekâ modellerinin çalışması sırasında tekrar tekrar kullanılan hesaplamalar arasında bulunuyor. Kütüphane, PyTorch’un yanında TensorFlow ve OpenVINO gibi farklı yazılım çerçevelerinde de kullanılıyor.

oneDNN, çalışma anında işlemcinin özelliklerini algılayıp uygun hesaplama çekirdekleri oluşturabiliyor. Komut kümesi, çekirdek sayısı ve önbellek gibi donanım ayrıntıları bu seçimde rol oynuyor. Dolayısıyla ortak bir yazılım arayüzü kullanmak, alttaki donanım farklılıklarını yok saymak yerine onları aynı katmanda değerlendirmeye imkân veriyor.

Öte yandan projenin kapsamı yalnızca x86 işlemcilerden ibaret değil. Açık kaynak kütüphanenin farklı işlemci mimarileri ve Intel grafik donanımları için de desteği bulunuyor. AMD ile Intel’in bu duyurusu ise özellikle PyTorch’un x86 işlemci hızlandırma yolunu ortaklaştıran bölüme odaklanıyor. Geliştiriciler için beklenen kazanım, aynı yapay zekâ uygulamasını iki üreticinin sistemlerinde yönetirken daha tutarlı bir yazılım tabanı kullanabilmek olacak.

Kütüphane ayrıca farklı sayısal hassasiyetlerde hesaplamayı destekliyor. Bu seçenekler, modelin bellek ve hesaplama gereksinimlerini donanımın imkânlarıyla birlikte değerlendirmeyi sağlıyor. Ortak geliştirme zemini, bu teknik tercihlerin uygulama çerçevelerine taşınmasında da rol oynayacak.