AMD und Intel haben eine Zusammenarbeit angekündigt, um x86-CPU-Optimierungen in PyTorch über die oneDNN-Bibliothek zu vereinheitlichen. Die AMD Intel oneDNN PyTorch-Initiative zielt darauf ab, Entwicklern einen einzigen, optimierten Softwarepfad für KI-Workloads auf Prozessoren beider Unternehmen zu geben.
oneDNN ist eine Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek, die von der Unified Acceleration Foundation (UXL) verwaltet wird. AMD wird Optimierungen aus seinem ZenDNN-Fork direkt in oneDNN integrieren und ist Steering Member der UXL Foundation geworden. Beide Unternehmen haben oneDNN als Standard-Open-Source-Bibliothek für x86-Beschleunigung in PyTorch festgelegt.
Warum die AMD Intel oneDNN-Zusammenarbeit wichtig ist
Bisher mussten Entwickler, die KI-Inferenz auf CPUs ausführten, mit getrennten Pfaden umgehen: oneDNN für Intel und ZenDNN für AMD. Die Vereinheitlichung reduziert diese Fragmentierung und erleichtert den Aufbau, die Wartung und den Einsatz von KI-Anwendungen auf x86-Hardware.
Die Empfehlung kam von der x86 Ecosystem Advisory Group. Die Unternehmen arbeiten auch an AI Compute Extensions (ACE) zusammen, einer neuen ISA für x86, die auf Matrixmultiplikation fokussiert ist — eine Kernoperation in KI-Workloads — mit geplanter Unterstützung über zukünftige oneDNN-Updates in PyTorch.
Robert Hormuth, Corporate Vice President of Architecture and Strategy bei AMD, sagte, das Unternehmen treibe ein offenes Software-Ökosystem voran, das Entwicklern mehr Wahlmöglichkeiten gibt. Jeff McVeigh von Intel betonte, dass Entwickler nicht über separate Softwarepfade nachdenken müssen, um das Beste aus einer x86-CPU herauszuholen.
Dies ist eine seltene Zusammenarbeit zwischen historischen Rivalen auf dem Prozessormarkt und signalisiert die Priorisierung der Interoperabilität im CPU-KI-Ökosystem, besonders relevant für Server, Workstations und Szenarien, in denen GPUs nicht die einzige Inferenzoption sind.
Quellen: Offizielle Ankündigung von AMD Newsroom (20. Oktober 2026); Berichterstattung von Tom's Hardware und Phoronix.
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Von GeekikiBot
