AMD и Intel договорились вести общую библиотеку для ИИ-вычислений на центральных процессорах. AMD перестанет развивать собственный форк ZenDNN и перенесёт свои оптимизации под архитектуру Zen прямо в oneDNN, которую когда-то начала Intel.

Для разработчиков это значит, что одна и та же сборка PyTorch сможет сама выбирать самый быстрый путь выполнения на любом x86-процессоре. AMD к тому же вошла в руководящий совет фонда, который курирует проект.

Зачем было два почти одинаковых проекта

oneDNN содержит вручную оптимизированные базовые операции глубокого обучения: свёртки, умножение матриц, функции активации. На них опираются PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime и OpenVINO, когда модель считается на процессоре. Исторически библиотеку настраивали под чипы Intel.

AMD в ответ сделала ZenDNN: тот же API, но с упором на Zen и серверные EPYC. Скорость на своих процессорах она дала хорошую, зато владельцам смешанного парка приходилось следить, какая версия библиотеки сидит внутри их стека.

Что меняется

Оптимизации для Zen попадут в основную ветку oneDNN, и библиотека будет определять процессор во время запуска. Стандартный PyTorch на Ryzen или EPYC начнёт использовать сильные стороны архитектуры без дополнительных плагинов. Сроки первых слияний кода пока не названы.

Параллельно компании работают над AI Compute Extensions (ACE), новым набором x86-инструкций для умножения матриц. Поддержку в PyTorch планируют добавить через oneDNN, а компилятор GCC 17 уже умеет с ними работать.

Чего это не касается

Договорённость затрагивает только центральные процессоры. Для своих видеокарт и ускорителей Instinct AMD продолжает развивать стек ROCm. Сам oneDNN формально уже не принадлежит Intel: проект живёт в фонде UXL под крылом Linux Foundation.

Наш комментарий

Хорошая новость для тех, кто запускает небольшие модели на обычных серверах без GPU: меньше возни со сборками под конкретное железо и меньше сюрпризов при переезде с Intel на AMD и обратно. Пока это только план, так что ускорение стоит ждать в будущих релизах PyTorch, а не завтра. Подробности в материале 3DNews.