AMD RDNA3 hỗ trợ PyTorch: Tin vui cho các nhà phát triển AI

AMD vừa công bố rằng ba card đồ họa máy tính để bàn RDNA3 của họ, Radeon RX 7900 XT, 7900 XT và Radeon PRO 7900, hiện đã hỗ trợ phát triển máy học thông qua PyTorch và phần mềm ROCm của AMD. PyTorch là một khuôn khổ mã nguồn mở để xây dựng mô hình học sâu, một loại học máy được sử dụng trong các ứng dụng nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ.

Các card đồ họa RDNA3 Radeon tương ứng tận dụng AMD ROCm 5.7, dành riêng cho Ubuntu 22.04. AMD cung cấp hướng dẫn chi tiết trong một hướng dẫn tiện dụng.

AMD có một danh sách các điều kiện tiên quyết cho hỗ trợ ROCm, một trong số đó yêu cầu người dùng tắt iGPU trên hai bo mạch chủ AMD X670 cụ thể là Gigabyte's x670 Aorus Elite AX và ASUS Prime x670-P WiFi.

Nhà thiết kế chip GPU có hai khuyến nghị về yêu cầu bộ nhớ—bạn sẽ cần một hệ thống với 64GB RAM và GPU để có 24GB GPU VRAM theo khuyến nghị của AMD, trong khi yêu cầu bộ nhớ tối thiểu là 16GB bộ nhớ hệ thống và 8GB bộ nhớ video.

GPU RX 7900 XT có 20GB bộ nhớ GDDR6, nằm trong các khuyến nghị này, trong khi Radeon RX 7900 XT đáp ứng yêu cầu VRAM được đề xuất. Card đồ họa workstation Pro W7900 vượt quá yêu cầu đó vì nó có một ngăn xếp chip GDDR6 48GB.

AMD Radeon 7900 XT sử dụng 168 bộ tăng tốc AI dựa trên lõi Navi 31 5nm do TSMC sản xuất.

AMD cũng hỗ trợ PyTorch, và giống như AMD, nó yêu cầu Docker engine. Nó cũng yêu cầu trình điều khiển GPU của NVIDIA và bộ công cụ container của nó. PyTorch tận dụng cả Tensor Cores của NVIDIA và bộ tăng tốc AI của AMD. Intel cũng hỗ trợ PyTorch và có tài liệu chuyên sâu để bật tính năng này trên các hệ thống tương thích.

Sự mở rộng hỗ trợ mới trên tất cả ba nhà sản xuất chip đồ họa sẽ giúp nhiều nhà phát triển tăng tốc phát triển máy học và AI của họ.

Hỗ trợ PyTorch cho các card đồ họa RDNA3 của AMD là một tin tuyệt vời cho các nhà phát triển AI. PyTorch là một khung học máy linh hoạt và mạnh mẽ được sử dụng bởi các nhà phát triển trên toàn thế giới. Hỗ trợ cho PyTorch trên các card đồ họa RDNA3 sẽ cung cấp cho các nhà phát triển một lựa chọn GPU mạnh mẽ và hiệu quả để sử dụng cho các dự án học máy của họ.

Hỗ trợ PyTorch cho các card đồ họa RDNA3 có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng học máy khác nhau, bao gồm:

Hỗ trợ PyTorch cho các card đồ họa RDNA3 là một bước tiến lớn cho AMD và cho cộng đồng học máy nói chung. Điều này sẽ cung cấp cho các nhà phát triển một lựa chọn GPU mạnh mẽ và hiệu quả để sử dụng cho các dự án học máy của họ.