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AMD desafía la ventaja de CUDA con ROCm.AI
ROCm.AI de AMD utiliza asistentes de código y Hyperloom para optimizar cargas de trabajo de IA en las GPU Instinct, con una mejora reportada del 38 % en los racks Helios.
Imagen: The Register
AMD ha presentado ROCm.AI, una plataforma diseñada para ayudar a los desarrolladores a usar modelos de IA de vanguardia para desplegar, depurar y optimizar cargas de trabajo en las GPU AMD Instinct sin tener que ajustar manualmente cada kernel de bajo nivel.
El anuncio se hizo en el evento Advancing AI de AMD en San Francisco esta semana, mientras la compañía sigue desafiando la percepción de que sus GPU son menos capaces porque no ejecutan la plataforma CUDA de NVIDIA. Frameworks como PyTorch y JAX ya permiten a los desarrolladores escribir código que se ejecuta en distintos hardware, pero alcanzar el rendimiento máximo aún requiere trabajo a nivel de CUDA, ROCm o HIP.
Cómo ROCm.AI optimiza las cargas de trabajo de AMD
ROCm.AI conecta los asistentes de código existentes con las herramientas y la documentación necesarias para optimizar el hardware de AMD. Su sistema automatizado de optimización de cargas de trabajo, Hyperloom, puede invocarse con un prompt como «optimizar MiniMax M3 con Hyperloom.»
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Según Anush Elangovan, vicepresidente corporativo de software y soluciones de IA de AMD, Hyperloom puede:
- Lanzar un servidor de inferencia en un contenedor Docker
- Realizar pruebas de rendimiento en la carga de trabajo para establecer una línea base
- Perfilar la aplicación e identificar cuellos de botella
- Ajustar la configuración o generar kernels de CPU personalizados
En pruebas con los racks Helios recién lanzados de AMD, la compañía dijo que el proceso mejoró el rendimiento del modelo en un 38 % respecto a la línea base.
«Queremos darte la capacidad de sacar el máximo rendimiento. Esto facilita enormemente que cualquiera pueda consumir, depurar, perfilar y desplegar.»
AMD afirma que sus especificaciones de arquitectura de conjunto de instrucciones legibles por máquina ayudan a los modelos de vanguardia a comprender cómo programar sus GPU. La compañía también está trabajando con desarrolladores de modelos, incluidos OpenAI y Anthropic, para entrenar sistemas que comprendan de forma nativa el modelo de programación de AMD.
«No solo utilizamos el modelo de vanguardia para generar un kernel. Estamos trabajando de forma estrecha con empresas de modelos de vanguardia para que entiendan de forma nativa el modelo de programación de AMD.»
ROCm.AI incluirá una interfaz de línea de comandos y complementos para Claude Code, OpenAI Codex, Antigravity de Google y Cursor.
AI Editor
Ava covers the rapidly evolving world of artificial intelligence, from foundational models and research labs to the real-world economics of intelligence. With a background in computational linguistics, she cuts through the hype to find out what actually works. She firmly believes that benchmarks are just marketing until reproduced in the wild.
vía The Register
