Immagine copertina generata con l’intelligenza artificiale
AMD e Intel uniscono le forze per semplificare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale sui processori. Le due aziende stanno lavorando per integrare le rispettive ottimizzazioni di PyTorch in un unico percorso di codice basato sulla libreria oneDNN. L’obiettivo è rendere più semplice l’esecuzione dei modelli AI su CPU, riducendo la necessità di gestire strumenti differenti a seconda del produttore del chip.
La novità riguarda soprattutto la fase di inferenza AI, durante la quale un modello già addestrato elabora dati e produce risposte. Come riportato da Tom’s Hardware, la libreria ZenDNN di AMD confluirà nel progetto open source oneDNN, originariamente sviluppato da Intel e oggi pubblicato attraverso la UXL Foundation.
PyTorch, AMD e Intel puntano su un percorso di codice condiviso
La collaborazione rappresenta un passo verso una maggiore uniformità nello sviluppo di applicazioni AI per processori x86. Anziché mantenere percorsi di ottimizzazione separati, AMD e Intel intendono concentrare il lavoro su un’unica libreria capace di adattarsi all’hardware utilizzato.
L’iniziativa è stata raccomandata dall’x86 Ecosystem Advisory Group (EAG), un gruppo nato nel 2024 che favorisce la collaborazione tra le due aziende nell’ecosistema x86. Non si tratta quindi di un’intesa isolata: AMD e Intel avevano già lavorato insieme su altre iniziative, comprese le estensioni ACE per l’architettura x86.
Per gli sviluppatori, il vantaggio atteso è una gestione più semplice dei progetti basati su PyTorch, senza dover affrontare ogni volta percorsi di ottimizzazione differenti per le CPU dei due produttori.
ZenDNN confluisce in oneDNN: cosa cambia per gli sviluppatori
Il cambiamento principale riguarda ZenDNN, la versione derivata di oneDNN mantenuta da AMD per ottimizzare i carichi di lavoro sulle proprie CPU. Le funzionalità sviluppate dall’azienda verranno integrate nel progetto open source comune, permettendo di riunire in un’unica soluzione le ottimizzazioni destinate ai processori AMD e Intel.
La libreria oneDNN è progettata per accelerare operazioni di deep learning e machine learning. Tra le sue caratteristiche figurano il rilevamento delle funzionalità hardware durante l’esecuzione, la generazione di kernel ottimizzati per la piattaforma e il supporto a tipi di dati a precisione ridotta.
Queste capacità sono particolarmente importanti per operazioni diffuse nei modelli AI, come la moltiplicazione di matrici e le convoluzioni. Un backend condiviso può quindi ridurre la complessità tecnica per chi sviluppa software destinato a sistemi dotati di processori differenti, senza richiedere necessariamente modifiche specifiche per ciascuna piattaforma.
Le prestazioni di oneDNN e il ruolo della comunità open source
oneDNN è già utilizzata come backend per PyTorch. Quando è stata introdotta nel framework, alla fine del 2023, ha mostrato miglioramenti prestazionali pari a 1,24 volte con il formato Float32 e 2,21 volte con BFloat16, secondo i dati riportati da Tom’s Hardware.
Questi risultati costituiscono un riferimento per comprendere il ruolo della libreria nell’accelerazione dei carichi di lavoro AI su CPU. Non rappresentano, tuttavia, una garanzia delle prestazioni che si otterranno con la nuova integrazione: i benefici effettivi dipenderanno dal processore, dal modello e dal tipo di operazione eseguita.
Un altro elemento centrale è la natura open source del progetto. La convergenza delle ottimizzazioni può favorire una gestione più uniforme del codice e concentrare gli interventi di sviluppo in un unico ambiente, rendendo più agevole la manutenzione per chi lavora con PyTorch.
AMD entra nella UXL Foundation e amplia la collaborazione
La convergenza su oneDNN si accompagna a un altro passaggio: AMD è entrata nella UXL Foundation come membro dello Steering Committee, assumendo un ruolo nella definizione delle direzioni future dell’organizzazione. Secondo quanto riportato dalla fonte, la partecipazione prevede un contributo annuale di 20.000 dollari.
La fondazione riunisce realtà impegnate nello sviluppo di strumenti software aperti per il calcolo eterogeneo. Intel, che aveva originariamente sviluppato oneDNN a partire da precedenti librerie per il deep learning, è stata tra i membri fondatori insieme ad aziende come Arm, Qualcomm e Google Cloud.
La libreria, inoltre, non è limitata ai processori x86: supporta anche architetture Arm e RISC-V. L’iniziativa tra AMD e Intel si concentra sull’ottimizzazione delle CPU, ma si inserisce in un progetto software con una portata più ampia, pensato per facilitare l’esecuzione di carichi di lavoro AI su piattaforme hardware differenti.
Fonte: Tom’s Hardware
