AMD وIntel توحّدان مسار PyTorch للاستدلال على المعالجات
خطوة استراتيجية جديدة تجمع بين منافسين تقليديين لتسهيل تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على معالجات x86.
رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني
تعاون غير مسبوق بين عملاقي المعالجات
أعلنت شركتا AMD وIntel عن بدء العمل المشترك لدمج تحسينات معالجاتهما الخاصة بإطار PyTorch ضمن مكتبة موحدة تُعرف باسم oneDNN. تهدف هذه الخطوة إلى تبسيط عملية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل على معالجات x86، حيث كانت الشركات تعتمد سابقاً على مسارات برمجية منفصلة لكل معالج. وفقاً لتقرير نشره موقع Tom's Hardware، فإن هذا التعاون يهدف إلى تقديم مسار برمجة واحد (Single Code Path) يسمح للمطورين بتشغيل نماذجهم بكفاءة عالية دون الحاجة إلى تخصيصات معقدة لكل منصة.
دمج مكتبة ZenDNN في oneDNN
كانت AMD تحتفظ بنسخة مشتقة من مكتبة oneDNN تسمى ZenDNN، والتي صُممت خصيصاً لتحسين أداء معالجاتها. الآن، سيتم دمج هذه المكتبة بشكل كامل في إصدار oneDNN المفتوح المصدر الذي تديره مؤسسة UXL. هذا الدمج يعني أن تحسينات AMD ستصبح جزءاً من النواة الأساسية للمكتبة، مما يضمن توافقاً أفضل وأداءً محسناً عبر مختلف معالجات x86. كما أعلنت AMD عن انضمامها إلى مؤسسة UXL كعضو في مجلس الإدارة (Steering Member)، وهي خطوة تعكس التزامها العميق بتطوير معايير البرمجيات المفتوحة في هذا المجال.
دور مؤسسة UXL ومجموعة الاستشارات
تُعد مؤسسة UXL (Unified Extensible Foundation) الجهة التي تدير الآن مكتبة oneDNN بعد نقلها من إدارة Intel الحصرية. تضم المؤسسة أعضاء مؤسسين بارزين مثل Arm وQualcomm وGoogle Cloud. وفقاً لبيان صادر عن AMD، فإن هذا التوجه نحو التوحيد جاء بناءً على توصيات من مجموعة استشارية النظام البيئي x86 (x86 EAG)، وهي مبادرة مشتركة بين Intel وAMD تأسست في عام 2024. تعمل هذه المجموعة على التنسيق بين الشركتين في مجالات مختلفة، منها على سبيل المثال تطوير امتدادات ACE لمعمارية x86 التي تم الإعلان عنها سابقاً.
تحسينات الأداء في PyTorch
تُستخدم واجهة oneDNN الخلفية (Backend) بشكل أساسي لتسريع عمليات الاستدلال (Inference) على المعالجات المركزية. عند إضافة oneDNN كواجهة خلفية في PyTorch في أواخر عام 2023، أظهرت النتائج تحسناً ملحوظاً في الأداء. فقد سجلت المكتبة تحسناً بنسبة 1.24 مرة عند استخدام نوع البيانات Float32، وارتفع التحسن إلى 2.21 مرة عند استخدام نوع البيانات BFloat16. تعتمد المكتبة على اكتشاف ميزات العتاد في وقت التشغيل (Runtime) لتوليد نوى (Kernels) محسنة تناسب كل منصة، مما يوفر أنواع بيانات منخفضة الدقة وتعليمات محسنة لعمليات مثل ضرب المصفوفات والتماس (Convolution).
فوائد للمطورين وتبسيط العمل
من منظور المطورين، يسهّل هذا التوحيد التعامل مع PyTorch عبر أنظمة مختلفة. بدلاً من الحاجة إلى إدارة مسارات برمجية متعددة أو استخدام مكتبات متخصصة لكل شركة، يوفر هذا الحل واجهة خلفية واحدة تضمن تقديم التحسينات المناسبة تلقائياً بناءً على العتاد المستخدم. على الرغم من أن التركيز الحالي على معالجات x86، إلا أن oneDNN تظل مكتبة متعددة المنصات تدعم أيضاً معماريات Arm وRISC-V، مما يعزز مرونتها في بيئات الحوسبة المتنوعة.
الخلفية التاريخية والتوجه المستقبلي
طورت Intel مكتبة oneDNN في الأصل بناءً على مكتبات تعلم عميق سابقة، قبل أن تندمج في مؤسسة UXL. كانت Intel من الأعضاء المؤسسين لهذه المؤسسة إلى جانب شركات أخرى. يرى المحللون أن هذا التقارب في تحسينات معالجات x86 منطقي نظراً للتشابه الكبير في تعليمات المعالجات المركزية بين الشركتين. ومع ذلك، يظل من غير المرجح أن يمتد هذا التعاون إلى معالجات الرسوميات (GPUs)، حيث تختلف استراتيجيات البرمجة بين الشركتين بشكل جذري، مما يجعل توحيد مساراتها أكثر تعقيداً.
المصادر
- Tom's HardwareAMD and Intel will work together to create a single PyTorch code path for AI inference on CPUs
تابع التسلسل الزمني
أخبار مرتبطة
AMD وIntel تتعاونان لتوحيد تطوير الذكاء الاصطناعي على معالجات x86
تتعاون AMD وIntel لتبسيط تطوير تطبيقات PyTorch عبر مكتبة oneDNN، مما يقلل التشرذم البرمجي ويوفر مساراً موحداً لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي على معالجات x86.
تراجع شعبية رفع ترددات المعالجات في عصر الرقائق الحديثة
لم تعد مزايا رفع ترددات المعالجات (Overclocking) جذابة كما كانت في الماضي. اكتشف كيف غيّرت تقنيات التبريد والخوارزميات الحديثة قواعد الأداء في حواسيب اليوم.
تخفيضات كبرى من Geekom على الحواسيب المصغرة حتى 730 دولاراً
تطلق شركة Geekom عروضاً وتخفيضات مميزة تشمل نحو 13 حاسوباً مصغراً بمعالجات Intel وAMD، بخصومات تصل إلى 730 دولاراً وأسعار تبدأ من 284 دولاراً.
ما مدى تأثير سرعة ذواكر DDR5 على أداء الألعاب؟
استكشف حقيقة تأثير سرعات وتوقيتات ذواكر DDR5 على أداء الألعاب ومعدل الإطارات، وهل تستحق التكاليف الإضافية العالية مقارنة بالخيارات الاقتصادية.
