夏のアップデート、秋のリリース： AMD Ryzen™ AIソフトウェア・プラットフォームによるAI開発の推進

ここ数年、AIはSFの世界から飛び出し、さまざまなシステムやソフトウェア・アプリケーションに導入されるようになった。多くの場合、これらのアプリケーションはクラウド上に存在するか、大規模なコンピューティング・システム上で最適に動作するようになっています。 AMD Ryzen™ AI と AMD XDNA™ アーキテクチャーの目標は、高度なAI処理をローカルPCに導入することで、AIとAIソフトウェア開発へのアクセスを拡大することです。

一部の AMD Ryzen™ 7000 シリーズ・モバイル・プロセッサーに内蔵された AMD Ryzen™ AI エンジンは、これらのワークロードを実行するための専用のオンダイ・アクセラレーターを提供しますが、ソフトウェア面についてはこれまであまり触れてきませんでした。

AMD Ryzen™ AI ソフトウェア・プラットフォームは、今年後半に広く提供を開始し、開発者が既存のアプリケーションにAIを追加したり、この黎明期の分野を新しくエキサイティングな方法で活用するまったく新しいプログラムを作成したりするために必要なツールを提供します。

私たちは5月にソフトウェアの公開フェーズを開始し、開発者が実験できるデモやコードサンプルを公開しました。この夏には、IPU上で実行される新しい演算子のサポートを追加し、ONNX、PyTorch、およびTensorFlowモデルの量子化サポートを提供する中間リリースをリリースし、その取り組みを拡大しています。まずは、 AMD Ryzen™ AI ソフトウェアのドキュメントページをご覧ください。

これらの早期プレビューと限定的な開発者パートナーシップは、今年後半に完全な AMD Ryzen™ AI ソフトウェア・プラットフォームがデビューする際に、AI開発者と関連エコシステムに対するより広範なサポートへと拡大する予定です。今後のリリースでは、 AMD XDNA 上で実行されるより多くのオペレーションをサポートする予定です。 Vitis™ AI 実行プロバイダーをアップストリームでサポートするONNXRT実行プロバイダー（EP）は、ワークロードの特性に応じて、CPUと AMD XDNA AI エンジンのどちらにスケジューリングするかを自動的に決定します。

開発者は、PT、TF、ONNX形式の学習済みモデルを、 AMD Vitis AI Quantizer またはMicrosoft Olive Quantizer でINT8に量子化し、 ONNX Runtime と Vitis AI Execution Provider を使ってデプロイすることができます。 後者は、 AMD XDNA AI エンジンまたはCPUのいずれかで実行できるように、コードを分割してコンパイルします。

今年後半、AMDはAI開発を容易にするためのツールチェーン、ライブラリ、ガイドを追加リリースする予定です。これらはすべて、モデルのトレーニングから AMD Ryzen™ AI 搭載システムへのローカルな展開まで、あらゆるレベルでAIを簡素化する戦略の一環です。また、ジェネレーティブAIモデルのサポートも追加する予定です。

AMD Ryzen™ AI ソフトウェア・プラットフォームの目標は、ハードウェアのデビューとエンドユーザーが利用可能なソフトウェアとの間のギャップを可能な限り縮小し、プログラマーやエンドユーザーが比較的発展途上の段階であってもAI処理のメリットを実感できるようにすることです。今夏の暫定リリースと、AMDが今年後半に提供する拡張機能は、AIエコシステムの開発を加速させ、この新しいタイプの処理のメリットを開発者にもたらすでしょう。

こちらの記事はAMD本社のブログ記事を機械翻訳したものです。詳しくは元記事をご覧ください。