Durch die Nutzung der parallelen Rechenleistung von Desktop-GPUs haben PyTorch-Benutzer jetzt mehr Optionen für eine lokale Client-Lösung, was ihre Abhängigkeit von Cloud-basierten Lösungen verringert.AMD ROCm 5.7 ist eine offene Softwareplattform, die auf Flexibilität und Leistung ausgelegt ist. Die HPC- und KI-Communitys können Zugang zu offenen Computersprachen, Compilern, Bibliotheken und Tools erhalten, die darauf ausgelegt sind, die Codeentwicklung zu beschleunigen und die schwierigsten Herausforderungen der heutigen Welt zu lösen. Die neueste Version der AMD ROCm-Plattform bietet neue Funktionen und baut gleichzeitig auf den besten Funktionen von ROCm 5.7 und anderen früheren Versionen auf.AMDs HIPTensor ist eine C++-Bibliothek zur Beschleunigung von Tensorprimitiven, die Kontraktionspläne generiert und AMD Instinct-GPUs unterstützt.MIGraphX optimiert maschinelle Lerninferenz auf AMD-Hardware durch Transformationen auf Diagrammebene. Es analysiert ONNX- oder TensorFlow-Modelle in eine interne Diagrammdarstellung (IGR), wendet Optimierungen wie Operatorfusion und konstante Weitergabe an, generiert Code für AMD-GPUs und stellt C++/Python-APIs für die Modellverwaltung bereit.In ROCm 5.7 wurden diskrete Verteilungen optimiert, die mit aktuellen HIP-Compiler-Optimierungen funktionieren, was zu einer verbesserten rocRAND RNG-Leistung führt.„Wir freuen uns über diese neueste Ergänzung unseres Portfolios. In Kombination mit ROCm machen diese High-End-GPUs KI sowohl aus Software- als auch aus Hardware-Perspektive zugänglicher, sodass Entwickler die Lösung wählen können, die ihren Anforderungen am besten entspricht“, sagt Erik Hultgren, Software-Produktmanager bei AMD.
,
Ende des Artikels