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AMD e Intel portano le ottimizzazioni per le CPU di PyTorch in oneDNN
AMD e Intel uniranno il lavoro sulle ottimizzazioni per le CPU di PyTorch nella libreria open source oneDNN. AMD prevede di integrare le ottimizzazioni di ZenDNN, offrendo agli sviluppatori un percorso software comune per i processori x86 d
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
AMD prevede di integrare le ottimizzazioni di ZenDNN in oneDNN, la libreria open source che Intel e AMD hanno scelto come percorso predefinito per accelerare PyTorch sulle CPU x86. Le aziende hanno annunciato l’accordo il 20 ottobre 2026, affermando che gli sviluppatori potranno creare e mantenere applicazioni PyTorch per i processori di entrambi i produttori usando una base software comune. La decisione segue una raccomandazione dell’x86 Ecosystem Advisory Group, una collaborazione tra i produttori di chip e altri operatori del settore.
ZenDNN verso una libreria condivisa
Il lavoro di AMD su ZenDNN ha fornito ottimizzazioni per le CPU dei propri processori. Secondo il piano annunciato, AMD integrerà queste ottimizzazioni in oneDNN anziché mantenerle in un percorso separato per PyTorch. Intel descrive oneDNN come una libreria open source per il deep learning governata dalla Unified Acceleration Foundation, o UXL Foundation.
Le aziende affermano che gli sviluppatori avranno un unico punto da cui accedere alle ottimizzazioni per le CPU sull’hardware AMD e Intel. Questo potrebbe semplificare il lavoro dei team che gestiscono parchi macchine x86 con processori di entrambi i produttori e che, altrimenti, potrebbero dover gestire scelte di ottimizzazione o processi di manutenzione separati. AMD entra inoltre nella UXL Foundation come membro del comitato direttivo, assumendo così un ruolo formale nei lavori sulla libreria.
«AMD sta promuovendo un ecosistema software aperto che offre agli sviluppatori più scelta e facilita la creazione di applicazioni di IA ad alte prestazioni», ha dichiarato Robert Hormuth, vicepresidente corporate per Architettura e strategia di AMD. L’annuncio presenta l’accordo come un modo per ridurre la frammentazione, non sostiene che i processori AMD e Intel avranno prestazioni identiche o eseguiranno le stesse istruzioni hardware.
Una libreria predefinita non significa un solo tipo di CPU
La scelta di una libreria comune riguarda il livello software che gli sviluppatori usano per accedere alle operazioni ottimizzate. Non elimina le differenze tra le generazioni di processori né garantisce la stessa velocità su ogni sistema. Nei loro annunci, le aziende non forniscono risultati di benchmark, istruzioni per la migrazione o una data di completamento dell’integrazione di ZenDNN.
Queste informazioni mancanti lasciano agli sviluppatori alcune domande pratiche: quando le ottimizzazioni integrate saranno disponibili per gli utenti di PyTorch, come verranno selezionate per i diversi processori e se le installazioni esistenti di ZenDNN richiederanno modifiche. Per ora, l’impegno è unire il lavoro sulle ottimizzazioni in oneDNN; l’annuncio non dice che l’integrazione sia completa né indica una versione di PyTorch che la includerà.
AI Compute Extensions resta un passo futuro
AMD e Intel richiamano anche il loro lavoro su AI Compute Extensions, o ACE, una funzionalità proposta per il set di istruzioni x86, progettata per accelerare la moltiplicazione di matrici. Secondo le aziende, i futuri aggiornamenti di oneDNN dovrebbero supportare ACE in PyTorch. L’annuncio non indica quali processori supporteranno le estensioni né fornisce un calendario per il loro arrivo.
ACE è quindi collegato all’allineamento software immediato, ma ne resta distinto: oneDNN è il progetto di libreria condivisa, mentre ACE riguarda le future istruzioni dei processori e il relativo supporto software. La prova a breve termine per l’accordo sarà verificare se le ottimizzazioni di ZenDNN sviluppate da AMD entreranno in oneDNN in una forma utilizzabile dagli sviluppatori sui sistemi x86 senza aggiungere nuove attività di manutenzione specifiche per ciascun produttore.