AMD blijft zijn AI-ontwikkelingsgereedschap versterken met de lancering van ROCm 6.0. Deze nieuwste versie biedt uitgebreide softwareondersteuning en GPU-ondersteuning en biedt verbeterde mogelijkheden voor AI-onderzoekers en -ingenieurs. Een van de belangrijkste punten is de uitgebreide hardwareondersteuning, waarbij ROCm nu compatibel is met verschillende AMD Radeon grafische verwerkingseenheden (GPU’s), waaronder de Radeon RX 7900 XTX, RX 7900 XT en RX 7900 GRE, evenals de Radeon Pro W7900 en Pro W7800 GPU’s.
Door het bereik van ondersteunde GPU’s uit te breiden, maakt AMD het AI-professionals mogelijk om de kracht van een breder scala aan Radeon-hardware te benutten, waardoor het toegankelijker en betaalbaarder wordt voor AI-projecten. Hoewel het ROCm-platform momenteel geen ondersteuning biedt voor de Radeon RX 7800 XT en RX 7700 XT, is er hoop dat toekomstige versies compatibiliteit voor deze GPU’s zullen bevatten.
Naast uitgebreide hardwareondersteuning heeft AMD ook ondersteuning geïntroduceerd voor de ONNX-runtime, een open standaard framework voor machine learning-algoritmen en softwaretools. Deze softwareverbetering stelt AI-onderzoekers en -ontwikkelaars in staat om te werken met een breder scala aan brondata, waardoor het eenvoudiger wordt om AI-modellen om te zetten tussen verschillende machine learning-frameworks.
Met ROCm 6.0 is AMD toegewijd aan het ondersteunen van het PyTorch-framework, met gemengde precisie met FP32/FP16 voor machine learning-trainingsworkflows. Dit biedt AI-beoefenaars nog meer flexibiliteit en efficiëntie in hun ontwikkelingsprocessen.
Over het algemeen markeert de release van ROCm 6.0 een nieuwe mijlpaal in de inspanningen van AMD om de AI-community te versterken. Door de hardwareondersteuning uit te breiden, de ONNX-runtime te integreren en de compatibiliteit met PyTorch te versterken, helpt AMD de voortgang van AI-technologieën te stimuleren. Zowel AI-ontwikkelaars als AMD-enthousiastelingen kunnen uitkijken naar een toekomst met een bredere hardwareondersteuning en voortdurende innovatie in de stack voor machine learning-ontwikkelingsoplossingen.
FAQ Sectie:
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es