AMD와 Intel, CPU 기반 AI 추론을 위한 단일 PyTorch 코드 경로 구축에 협력
요약
Intel과 AMD가 PyTorch용 CPU 최적화 기능을 oneDNN 라이브러리로 통합하여 개발 환경의 단일 경로를 구축합니다. 이를 통해 사용자는 AMD와 Intel 칩 모두에서 일관된 성능 향상을 경험할 수 있습니다. 이는 AI 추론 워크로드를 x86 CPU에서 가속화하는 데 중점을 둡니다.
핵심 포인트
- Intel과 AMD가 oneDNN을 통합하여 개발 환경의 단일 경로를 제공합니다.
- PyTorch용 최적화 기능을 통해 AMD 및 Intel 칩 모두에 적용 가능합니다.
- oneDNN은 AI 추론 워크로드를 x86 CPU에서 가속화하는 데 사용됩니다.
- 이러한 협력은 데이터센터 CPU 수요 증가와 AI 에이전트의 영향에 대응합니다.
Intel과 AMD는 PyTorch용 CPU 최적화 기능을 통합하여 oneDNN 라이브러리를 통해 AMD 및 Intel 칩 모두를 위한 튜닝을 제공할 예정입니다. AMD는 기존에 oneDNN의 다운스트림 버전인 ZenDNN을 유지해 왔으나, 이제 UXL Foundation에서 발행하고 Intel이 주도하는 오픈 소스 oneDNN으로 통합됩니다. AMD 또한 UXL Foundation에 '운영 위원(steering member)'으로 참여하며, 이를 통해 기여금 연간 $20,000을 받는 대가로
- GTC 2026: Ian Buck press Q&A transcript — VP of Hyperscale and HPC speaks out on shelving CPX and shipping LPU decode this year
- Demand for data center CPUs has surged, and AI agents are responsible
AMD는 이러한 노력을 oneDNN 아래 통합하는 것이 x86 Ecosystem Advisory Group (EAG)의 권고에 따른 것이라고 밝혔습니다. EAG는 2024년에 설립된, 주로 Intel과 AMD 간의 공동 이니셔티브입니다. 두 회사는 이미 EAG를 통해 협력한 바 있으며, 예를 들어 x86용 ACE 확장 기능(ACE extensions for x86)이 있습니다 이는 올해 초에 알게 된 내용입니다.
oneDNN 백엔드는 CPU 추론(inference)에 사용되며, PyTorch와 같은 프레임워크에서 최신 Intel(그리고 이제 AMD) 칩의 워크로드를 가속화하도록 구축되었습니다. oneDNN이 2023년 말에 PyTorch에 백엔드로 추가되었을 때 PyTorch 블로그를 통해, Float32 데이터 유형에서는 1.24배의 개선을, BFloat16 데이터 유형에서는 2.21배의 개선을 보여주었습니다.
oneDNN GitHub에 따르면, 이 라이브러리는 플랫폼을 위해 최적화된 커널(kernels)을 생성하기 위해
개발자들에게 이 움직임은 다양한 시스템에서 PyTorch를 사용하는 것을 간소화하며, 단일 백엔드가 사용 중인 모든 하드웨어에 적절한 최적화를 제공하도록 보장합니다. 비록 여기서의 뉴스는 x86 가드에 초점을 맞추고 있지만, oneDNN은 Arm 및 RISC-V 아키텍처에서도 작동하는 크로스 플랫폼 라이브러리입니다.
Intel은 원래 기존 딥러닝 라이브러리를 기반으로 oneDNN을 개발했으며, 이후 UXL Foundation에 통합되었습니다. Intel은 Arm, Qualcomm, Google Cloud 등과 함께 UXL Foundation의 창립 멤버 중 하나였습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Tom's Hardware의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기