La GPU Navi 48 basada en RDNA 4 de AMD está más o menos confirmada ahora en los últimos compromisos de ROCm y alimentará las tarjetas gráficas de la serie Radeon RX 8000 de próxima generación.

AMD Navi 48 es la primera GPU RDNA 4 para la tarjeta gráfica Radeon RX 8000 que aparece oficialmente

La GPU Navi 48 es uno de los dos chips gráficos RDNA 4 que impulsarán la línea Radeon RX 8000 de próxima generación. La otra, la GPU Navi 44, fue mencionada recientemente en rumores junto con su hermana mayor. Ahora, los primeros compromisos de fusión han sido para ROCm, que apunta a las GPU Navi 48, por lo que parece que el silicio inicial ahora se está probando en los laboratorios de AMD.

No se menciona mucho en ROCm GitHub sobre este próximo SKU de GPU AMD RDNA 4, pero según los últimos rumores, se espera que la GPU Navi 48 sea la más rápida de los dos chips y se dirija a las ofertas de productos de gama más alta. Dicho esto, Navi 48 no es un SKU típico de gama alta como las series Navi 31 (RDNA 3) o Navi 21 (RDNA 2), ya que, según se informa, se conservaron en favor de chips más convencionales para apuntar al mercado masivo.

Como tal, actualmente se espera que las GPU AMD Navi 48 alcancen el rendimiento de Navi 31 y, al mismo tiempo, sean opciones sólidas de rendimiento/$ para las masas de jugadores. Actualmente, AMD Radeon RX 7900 GRE, el SKU RDNA 3 de nivel básico, se vende por alrededor de $549 dólares desde su nueva actualización de precios. Si AMD logra ofrecer un mejor rendimiento que el 7900 GRE a un precio de entre 400 y 500 dólares estadounidenses, entonces podría ser una excelente oferta para los jugadores.

Una cosa a tener en cuenta es que la arquitectura de GPU RDNA 4 de AMD será un diseño completamente nuevo, por lo que también debemos considerar el hecho de que el equipo rojo puede ajustar su rendimiento dentro de los títulos de trazado de rayos y también ofrecer ventajas adicionales como un FSR con IA. tecnología mejorada que rivaliza con el DLSS de NVIDIA a pesar de que FSR 3 en su estado actual es una muy buena alternativa para los jugadores. La aceleración de IA puede solucionar algunas de las deficiencias de FSR y brindar una calidad de imagen mejorada en áreas donde actualmente carece de DLSS.

Aunque hay detalles limitados disponibles sobre las GPU RDNA 4, podemos esperar que la línea de próxima generación sea compatible con la memoria GDDR7, que inicialmente vendrá en matrices de 28/32 Gbps y con 16 Gb (2 GB de VRAM por módulo). Sin embargo, AMD también podría optar por el camino más rentable y simplemente utilizar matrices GDDR6 más rápidas por ahora. También se rumorea que los chips son más pequeños y monolíticos, lo que significa que el diseño MCD será abandonado un año después de su introducción.

Línea de GPU generacional AMD RDNA

Línea Radeon	Radeon RX5000	Radeon RX6000	Radeon RX7000	Radeon RX 8000
Arquitectura de GPU	RDNA 1	RDNA 2	RDNA 3 / RDNA 2	RDNA 4
Nodo de proceso	7nm	7nm	5 nm/6 nm	¿5nm/3nm?
Familia de GPU	Navegador 1X	Navegador 2X	Navegador 3X	Navegador 4X
GPU insignia	N / A	Navi 21 (5120 SP)	Navi 31 (6144 SP)	Navi 41 (¿Cancelado?)
GPU de gama alta	Navi 10 (2560 SP)	Navi 22 (2560 SP)	Navi 32 (4096 SP)	Navi 48
GPU de nivel medio	Navi 12 (2560 SP)	Navi 23 (2048 SP)	Navi 33 (2048 SP)	¿N / A?
GPU de nivel básico	Navi 14 (1536 SP)	Navi 24 (1024 SP)	¿Navi 34 (1024 SP)?	Navi 44

Fuente de noticias: @Kepler_L2

AMD se está preparando para lanzar su pila de software ROCm 6.1, esta vez con soporte mejorado y amplios cambios de optimización.

La pila de software ROCm 6.1 de AMD puede superar a NVIDIA CUDA si el desarrollo continúa en su trayectoria actual

Team Red ha estado intensificando recientemente los desarrollos de ROCm, ya que en diciembre de 2023 vimos el debut de ROCm 6.0, que venía con soporte para los aceleradores de IA Instinct MI300A/MIX300X de AMD junto con varios cambios para mejorar el estado de la pila. Ahora, esta vez, el nuevo ROCm 6.1 también tiene una naturaleza similar. Aún así, en lugar de compatibilidad del producto, la última actualización viene con una ola de nuevas adiciones y correcciones para mejorar las capacidades informáticas de las ofertas de IA de AMD.

Phoronix informa que AMD ha estado lanzando actualizaciones continuas dentro de la pila de software ROCm, lo que sugiere que la nueva iteración está cerca de su lanzamiento. Team Red ha agregado nuevas funciones dentro de su biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto MIOpen, que ahora incluye un modelo de predicción de parámetros basado en IA y varias correcciones. Además, el motor de inferencia gráfica de AMD, MIGraphX, ha sido testigo de la inclusión de soporte para FP8 y soporte extendido para varios modelos LLM como Llama-2 y Stable Diffusion 2.1.

Otro desarrollo interesante son los cambios realizados en la API HIP de AMD, que está dirigida a la portabilidad del código y la programación en sistemas informáticos heterogéneos. Ahora viene con un nuevo repositorio «hipother» que tiene como objetivo proporcionar la implementación de back-end de la API para plataformas distintas a AMD. Recientemente vimos una ocasión de portabilidad de código, donde las bibliotecas CUDA se aprovecharon en la plataforma ROCm a través de ZLUDA. Si bien la programación heterogénea es algo en lo que no se ha centrado la atención últimamente, podría cambiar en el futuro.

Los funcionarios de AMD han declarado que ROCm ha alcanzado la paridad de software con CUDA en el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes, y las actualizaciones continuas podrían llevar a la pila a una posición en la que compita cara a cara con competidores en la industria.

Fuente de noticias: Phoronix

AMD ha ampliado el soporte para ROCm 6.0 a GPU adicionales para consumidores y estaciones de trabajo que incluyen Radeon RX 7900 GRE y PRO W7800.

AMD continúa brindando soporte ROCm 6.0 a sus GPU de consumo, Radeon RX 7900 GRE y Radeon PRO W7800 son las últimas

El software ROCm 6.0 de AMD ha experimentado varios desarrollos con soporte actualizado para GPU profesionales y de consumo junto con la incorporación de nuevas funciones basadas en IA. El impulso en torno a ROCm 6.0 continúa a toda velocidad ya que AMD sabe que para competir contra NVIDIA e Intel que ofrecen sus ecosistemas de software como CUDA y OpenAPI, deben continuar con el ritmo actual o incluso superarlo en algún momento. Es también por eso que AMD puso a disposición el código fuente de ROCm 6.0 hace un tiempo.

Como tal, AMD anuncia hoy que dos GPU más RDNA 3 diseñadas para los segmentos de consumidores y profesionales, la Radeon RX 7900 GRE y la Radeon PRO W7800, serán compatibles con ROCm 6.0. Estas GPU se unen a otras tarjetas de consumo como Radeon PRO W7900, Radeon RX 7900 XTX y Radeon RX 7900 XT que ya son compatibles con ROCm 6.0. Esto garantiza que los entusiastas de la IA estén cubiertos en una gama más amplia de precios de productos en lugar de limitarse al segmento de los ultraentusiastas.

Además de la compatibilidad con GPU, el paquete de software ROCm 6.0 de AMD también agregó compatibilidad con ONNX Runtime, que permite ejecutar la inferencia en una gama más amplia de datos de origen en hardware AMD que está disponible localmente. Además, el paquete de software ahora admite computación INT8 a través de MIGraphX ​​además de FP32 y FP16. Las GPU AMD también recibieron soporte para aplicaciones CUDA a través del software ROCm a través de ZLUDA, del que hablamos aquí. La compañía también continúa brindando soporte a PyTorch, que ahora agrega precisión mixta FP32 y FP16.

Este es un gran trabajo del equipo de software de AMD que está fortaleciendo el ecosistema ROCM 6.0 para la era de la IA y el aprendizaje automático. La compañía también promete seguir ampliando las capacidades de hardware y software de ROCm 6.0 en el futuro.

Los propietarios de GPU AMD ahora pueden ejecutar sin esfuerzo bibliotecas y aplicaciones CUDA dentro de ROCm mediante el uso de ZLUDA, una biblioteca de código abierto que transfiere de manera efectiva aplicaciones NVIDIA CUDA a ROCm que no requiere adaptación de código.

AMD ROCm ahora admite bibliotecas NVIDIA CUDA utilizando «ZLUDA» de código abierto y funciona en todas las GPU del equipo rojo

La práctica de «transicionar» bases de código de un proyecto/lenguaje a otro es común, ya que permite a los desarrolladores codificar para acceder a un «arsenal» más amplio de funciones y facilita el mantenimiento. En este caso, sin embargo, ha ocurrido un desarrollo interesante ya que Team Red aparentemente aceleró sus esfuerzos de portar la plataforma CUDA para ejecutarla con ROCm de AMD, pero se comunicó con un desarrollador que ya participó en una implementación similar.

Phoronix informa que ROCm magic de AMD ahora admite las API CUDA en un método de «solución», que implica utilizar ZLUDA, un proyecto de portabilidad de código abierto diseñado originalmente para facilitar la compatibilidad con NVIDIA CUDA en las GPU Intel. Si bien ZLUDA ofrecía posibilidades interesantes en el ámbito de la portabilidad de código, enfrentó desafíos técnicos y prácticos que finalmente detuvieron su desarrollo, especialmente cuando llegó el interés de empresas como Intel en ese momento. Sin embargo, AMD se puso en contacto con el desarrollador detrás de esto, Andrzej Janik, para un experimento bastante emocionante en 2022, cuyos resultados ahora finalmente son evidentes.

Según pruebas exhaustivas realizadas por Phoronix, se revela que ZLUDA «casi» funciona perfectamente con las GPU Radeon de AMD y con ROCm que utiliza las bibliotecas cargadas con CUDA de NVIDIA. Además, tampoco requirió ningún cambio en el código existente. A pesar de que el desarrollo del proyecto se detuvo debido a la aparente retirada de AMD, el desarrollador tuvo la amabilidad de abrir el código fuente del trabajo después de cumplir con la fecha límite, lo que hizo posible que Phoronix probara para ver qué incorporaba.

Dado que la transferencia de código abrió nuevas posibilidades, Phoronix logró ejecutar Blender 4.0 con bibliotecas CUDA y, sorprendentemente, los resultados de las pruebas muestran que NVIDIA y AMD están cabeza a cabeza en términos de rendimiento de renderizado. Además, el propio desarrollador Andrzej Janik probó el rendimiento de las GPU Radeon con respaldo CUDA mediante pruebas comparativas sintéticas, y fue interesante presenciar las cifras obtenidas.

Creo que ZLUDA podría tener un enorme potencial en el futuro, ya que es una plataforma que une las pilas ROCm y CUDA en lugar de separarlas, lo que permite a los desarrolladores aprovechar capacidades específicas de ambas plataformas. Por supuesto, no podemos ver soporte nativo de CUDA en las GPU Radeon, pero dichos recursos podrían resultar muy útiles a medida que avanzamos hacia la era de la IA, y el propio desarrollador es optimista sobre el futuro de ZLUDA, afirmando que está probando. Descubra las capacidades de mejora de NVIDIA con ZLUDA en GPU RDNA.

Fuente de noticias: Phoronix

Las APU Strix Point de próxima generación de AMD, incluida la variante Halo, se han detectado con iGPU RDNA 3.5 en el repositorio ROCm Github.

Las GPU AMD RDNA 3.5 se incluirán en las APU «Ryzen» Strix Point y Strix Point Halo de próxima generación

Aunque los listados de ID de RDNA 3.5 «GFX1150» y «GFX1151» no son nada nuevo ya que los hemos estado viendo en varios parches en Linux y el backend AMDGPU LLVM, lo nuevo aquí es que esta es la primera vez que Strix Point y Strix Point Halo se menciona junto con una ID de GPU respectiva que utilizarían en el lanzamiento.

El último compromiso dentro de ROCm Github, titulado «Strix Halo Support y Strix support in staging», es lo suficientemente claro como para agregar un soporte más sólido al marco. Una vez más, las APU Strix Point Halo de AMD utilizarán la IP GFX1151, mientras que las APU Strix Point 1 utilizarán una IP GFX-1150. La diferencia entre el GFX110X actual y el próximo GFX115X IP es que estos nuevos cuentan con la arquitectura de GPU RDNA 3.5 actualizada y ligeramente más optimizada que permitirá relojes más altos y más núcleos en las piezas premium junto con algunas mejoras de eficiencia.

Las primeras APU AMD Strix Point aparecerán a finales de este año bajo la marca Ryzen 8050 APU y se espera que presenten una NPU XDNA 2 de próxima generación «Ryzen AI» con hasta 3 veces más rendimiento, por lo que son alrededor de 48 TOP provenientes solo de la NPU. y más de 60 TOP cuando se combinan con GPU y CPU. Se espera que las SKU estándar AMD Strix Point presenten hasta 12 núcleos de CPU Zen 5 y 16 núcleos de GPU RDNA 3.5, mientras que se espera que las APU Strix Point Halo presenten hasta 16 núcleos de CPU Zen 5 y hasta 40 núcleos de GPU RDNA 3.5.

Características esperadas de AMD Ryzen 8050 Strix Point Mono:

• Diseño monolítico Zen 5 (4 nm)
• Hasta 12 núcleos en configuración híbrida (Zen 5 + Zen 5C)
• 32 MB de caché L3 compartida
• 16 unidades de cómputo RDNA 3+
• Controlador de memoria LPDDR5X de 128 bits
• Motor XDNA 2 integrado
• ~ Motor de IA 25 SUPERIORES
• Lanzamiento en el segundo semestre de 2024 (esperado)

Características esperadas de AMD Ryzen 8050 Strix Point Halo:

• Diseño de chiplets Zen 5
• Hasta 16 núcleos
• 64 MB de caché L3 compartida
• 40 unidades de cómputo RDNA 3+
• Controlador de memoria LPDDR5X de 256 bits
• Motor XDNA 2 integrado
• ~ Motor de IA 50 SUPERIORES
• Lanzamiento en el segundo semestre de 2024 (esperado)

Se espera que las APU AMD Strix Point se lancen en la segunda mitad de 2024 y los primeros envíos de APU a fabricantes de equipos originales comenzarán el próximo año. Esto será aproximadamente al mismo tiempo que Intel ofrecerá sus CPU Arrow Lake y Lunar Lake, la continuación de Meteor Lake.

Nombres en clave de GPU AMD

ARQUITECTURA GRÁFICA	ARQUITECTURA	NOMBRE CÓDIGO GPU	Nombre alternativo	PRODUCTO
GFX900	GCN 5.0	VEGA 10	–	RX VEGA/Radeon Pro
GFX902	GCN 5.0	CUERVO	Cuervo Ridge / Picasso	Ryzen 2000/3000(G/GE)
GFX904	GCN 5.0	VEGA 12	–	Vega Pro 20 (MAC)
GFX906	GCN 5.0	VEGA 20	–	Radeon VII/Radeon Pro VII
GFX909	GCN 5.0	CUERVO2	–	por confirmar
GFX909	GCN 5.0	RENOIR	–	Ryzen 4000(H/U/G)
GFX908	ADNC 1	ARTURO	–	Instinto MI100
GFX1010	RDNA 1	NAVE 10	–	RX 5700/5600(M/XT)
GFX1011	RDNA 1	NAVE 12	–	PRO5600M (MAC)
GFX1012	RDNA 1	NAVE 14	–	RX 5500 (M/XT)
GFX1030	RDNA 2	NAVE 21	Cíclido Navi grande / Sienna	Serie RX 6900/6800
GFX1031	RDNA 2	NAVE 22	Platija Marina	Serie RX 6700
GFX1032	RDNA 2	NAVE 23	Pez de las cavernas Dimgrey	Serie RX 6600
GFX1033	RDNA 2	NAVE 24	Gobio beige	Serie RX 6500/6400
GFX1033	RDNA 2	van Gogh	aeris	Cubierta de vapor
GFX1036	RDNA 2	Navegador 2X	Rafael	Ryzen 7000
GFX1040	RDNA 2	VAN GOGH LITE / Mendocino	Sardina Verde	Ryzen 7000
GFX90A	ADNC 2	Aldebarán	–	Instinto MI200
GFX1100	RDNA 3	Navi 31	Ciruela Bonito / Cuarzo Rojo	Radeon RX 7900
GFX1101	RDNA 3	Navi 32	Trigo Nas / Cuarzo Verde	Radeon RX 7800
GFX1102	RDNA 3	Navi 33	Pez Hueso Rosa / Cuarzo Azul	Radeon RX 7600
GFX1103	RDNA 3	Navegador 3X	Sardina Rosa / Punta Phoenix	APU Ryzen 7040 APU Ryzen 8040
GFX1150	RDNA 3.5	Navegador 3.5	Punto Strix	APU Ryzen 8050
GFX1151	RDNA 3.5	Navegador 3.5	Halo de punto Strix	¿APU Ryzen 8050?
GFX1200	RDNA 4	Navegador 4X	–	¿Radeón 8000?
GFX1201	RDNA 4	Navegador 4X	–	¿Radeón 8000?

Fuente de noticias: @Kepler_L2

AMD ha agregado la Radeon RX 7900 XT a su lista de GPU de nivel de consumidor RDNA 3 compatibles con el ecosistema ROCm 5.7, incluido PyTorch.

Las mejores GPU RDNA 3 «Navi 31» de AMD ahora son compatibles con ROCm 5.7, PyTorch ML y aceleración de IA disponibles en Radeon RX 7900 XT

El anuncio de hoy de AMD se basa en su promesa de brindar soporte para ROCm y otras funciones de desarrollo y aprendizaje automático a sus productos centrados en el consumidor dentro de la familia de GPU RDNA 3. El equipo rojo ya había introducido soporte para las GPU Radeon RX 7900 XTX y Radeon PRO W7900 el mes pasado y ahora también está agregando la Radeon RX 7900 XT, que cubre el escalón superior de los productos RDNA 3.

Estamos entusiasmados con esta última incorporación a nuestra cartera. En combinación con ROCm, estas GPU de alta gama hacen que la IA sea más accesible desde una perspectiva de software y hardware, para que los desarrolladores puedan elegir la solución que mejor se adapte a sus necesidades.

Erik Hultgren, gerente de productos de software de AMD

Al igual que las otras dos soluciones, la AMD Radeon RX 7900 XT tiene un gran búfer de memoria de 20 GB y un total de 168 unidades aceleradoras de IA a bordo del chip Navi 31 que debería ofrecer un rendimiento de inferencia y entrenamiento de ML rápido y acelerado. La GPU también admitirá modelos y algoritmos de aprendizaje automático basados ​​en PyTorch que están optimizados específicamente para AMD y será compatible con el sistema operativo Linux que ejecuta la versión 22.04.3 (Ubuntu).

Puede obtener el controlador «23.20.00.48 para Ubuntu 22.04.3 HWE» aquí.

Sin embargo, esto es solo un paso, ya que AMD todavía tiene una amplia gama de GPU centradas en el consumidor dentro de la pila RDNA 3 para las cuales a los consumidores les encantaría tener soporte ROCm. NVIDIA e Intel han estado ofreciendo un excelente soporte para la computación en sus partes centradas en el consumidor con CUDA y Intel Compute Runtime de código abierto que admite toda la gama de GPU Arc. AMD debería seguir ganando impulso para que los usuarios de GPU RDNA 3 puedan aprovechar al máximo sus productos.

Fuente de noticias: Phoronix

AMD ha presentado un controlador ROCm 5.7.1 actualizado para Ubuntu Linux que brinda compatibilidad con PyTorch 2.0.1 para tarjetas gráficas Radeon Pro W7900 y Radeon RX 7900 XTX basadas en RDNA 3. La medida permite a los desarrolladores utilizar las GPU cliente insignia de AMD con 24 GB y 48 GB de memoria para aplicaciones de inteligencia artificial que utilizan bibliotecas PyTorch.

«Estamos entusiasmados de ofrecer a la comunidad de IA un nuevo soporte para el desarrollo de aprendizaje automático utilizando PyTorch integrado en las GPU AMD Radeon RX 7900 XTX y Radeon Pro W7900 y la plataforma de software abierto ROCm. Esta es nuestra primera implementación basada en la arquitectura RDNA 3, y estamos Esperamos asociarnos con la comunidad», afirma Dan Wood, vicepresidente de gestión de productos Radeon de AMD.

Las GPU AMD Instinct, como la MI250, han recibido un gran impulso en el rendimiento de la IA, acercándolas a los chips de NVIDIA.

AMD se acerca a las velocidades de entrenamiento LLM AI de NVIDIA con las versiones PyTorch 2.0 y ROCm 5.4, Instinct MI250 casi a la par con A100

En una publicación de blog de MosaicML, el proveedor de software mostró cómo PyTorch 2.0 y ROCM 5.4 ayudan a aumentar el rendimiento de las GPU de los centros de datos de AMD, como la serie Instinct, sin cambios en el código. El proveedor de software ofrece soporte mejorado para capacitación ML y LLM en una amplia gama de soluciones de NVIDIA y AMD que admiten precisión de 16 bits (FP16 / BF16). Los lanzamientos recientes han permitido que MosaicML obtenga un rendimiento aún mejor de los aceleradores AMD Instinct con el uso de su LLM Foundry Stack.

Los aspectos más destacados de los resultados fueron los siguientes:

• La formación LLM fue estable. Con nuestra pila de capacitación LLM Foundry altamente determinista, la capacitación de un modelo LLM MPT-1B en AMD MI250 frente a NVIDIA A100 produjo curvas de pérdida casi idénticas al comenzar desde el mismo punto de control. ¡Incluso pudimos alternar entre AMD y NVIDIA en una sola ejecución de entrenamiento!
• El desempeño fue competitivo con nuestros sistemas A100 existentes. Perfilamos el rendimiento de entrenamiento de los modelos MPT de parámetros 1B a 13B y descubrimos que el rendimiento por GPU de MI250 estaba dentro del 80 % del A100-40GB y dentro del 73 % del A100-80GB. Esperamos que esta brecha se cierre a medida que mejore el software de AMD.
• Todo simplemente funciona. No se necesitaron cambios de código.

Si bien la GPU Instinct MI250 de AMD ofreció una ligera ventaja sobre las GPU NVIDIA A100 en términos de FLOP FP16 (sin escasez), capacidad de memoria y ancho de banda de la memoria, debe tenerse en cuenta que MI250 solo puede escalar hasta 4 aceleradores, mientras que las GPU NVIDIA A100 pueden escalar hasta 8 GPU en un solo sistema.

Echando un vistazo más profundo, tanto el hardware de AMD como el de NVIDIA pudieron lanzar cargas de trabajo de entrenamiento de IA con fundición LLM con facilidad. El rendimiento se evaluó en dos cargas de trabajo de entrenamiento, primero fue el rendimiento general (Tokens/Seg/GPU) y el otro fue el rendimiento general (TFLOP/Sec/GPU).

El rendimiento de entrenamiento de IA se realizó en una gama de modelos de 1 mil millones a 13 mil millones de parámetros. Las pruebas mostraron que el AMD Instinct MI250 entregó el 80 % del rendimiento del A100 de 40 GB de NVIDIA y el 73 % del rendimiento de la variante de 80 GB. NVIDIA mantuvo su posición de liderazgo en todos los puntos de referencia, pero debe mencionarse que también tenían el doble de GPU funcionando en las pruebas. Además, se menciona que se esperan más mejoras en el lado del entrenamiento para los aceleradores AMD Instinct en el futuro.

AMD ya está preparando sus aceleradores Instinct MI300 de próxima generación para cargas de trabajo de HPC e IA. La compañía demostró cómo el chip manejó un modelo LLM con 40 mil millones de parámetros en una sola solución. El MI300 también escalará en hasta 8 configuraciones de GPU y APU. El chip competirá contra el H100 de NVIDIA y cualquier cosa en la que el equipo verde haya estado trabajando para su lanzamiento el próximo año. El MI300 ofrecerá la mayor capacidad de memoria en cualquier GPU con 192 GB HBM3 y un ancho de banda mucho mayor que la solución de NVIDIA. Será interesante ver si estos avances de software en el frente de AMD serán suficientes para capturar la participación de mercado de más del 90% que NVIDIA ha adquirido dentro del espacio de IA.

AMD ha anunciado el lanzamiento de la plataforma Radeon Open Compute (ROCm) 5.6, la última versión de su plataforma de código abierto para GPU Compute. Si está buscando comprar una GPU contemporánea, ROCM solo admite oficialmente tarjetas gráficas para estaciones de trabajo AMD Instinct RDNA 2. Sin embargo, AMD está respondiendo a los comentarios sobre los desafíos para usar ROCm en otras GPU de AMD y ha decidido ampliar su soporte. En algún momento de este otoño, AMD ampliará la compatibilidad con ROCm a más GPU RDNA 2 y seleccionará GPU AMD RDNA 3 para estaciones de trabajo y de consumo.

El interés de los consumidores en GPU Compute ha crecido considerablemente debido a los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático. La aceleración de IA se ha transformado de ‘por qué querría eso’ en una característica muy deseable. Quizás este cambio en el universo de la computación haya tomado a algunos por sorpresa. AMD, por ejemplo, incluye aceleración de IA únicamente en sus chips Ryzen 7040 Phoenix para consumidores. Por el contrario, los fabricantes de procesadores móviles han estado agregando y ajustando la aceleración de IA durante varias generaciones.

AMD ha anunciado oficialmente la compatibilidad con ROCm para las GPU Radeon «RDNA 3» de consumo, como la RX 7900 XTX y la Pro W7900, que llegará este otoño.

AMD ROCm obtiene oficialmente compatibilidad con la GPU «RDNA 3» de Consumer Radeon este otoño

Hace unas semanas, informamos que AMD tenía planes de llevar la compatibilidad con ROCm a las GPU centradas en el consumidor en su línea Radeon. Ahora, la compañía ha revelado sus planes oficiales en la nueva página de soporte de ROCm 5.6 que confirma que las GPU RDNA 3, como Radeon RX 7900 XTX y Radeon Pro W7900, son las primeras en la línea en ser compatibles con ROCm y se agregarán más tarjetas gráficas. mas tarde. AMD tiene lo siguiente que decir:

«También hemos visto un gran interés de los desarrolladores que desean ejecutar la plataforma de software abierto ROCm para IA y ML en nuestras GPU Radeon para consumidores y estaciones de trabajo Radeon Pro y hemos escuchado los desafíos de la comunidad con problemas específicos de controladores en GPU no compatibles. Me complace decir que hemos solucionado los problemas informados en ROCm 5.6 y estamos comprometidos a expandir nuestro soporte en el futuro.

Planeamos ampliar la compatibilidad con ROCm de las GPU para estaciones de trabajo AMD RDNA 2 compatibles actualmente: Radeon Pro v620 y w6800 para seleccionar GPU para estaciones de trabajo y consumidores AMD RDNA 3. Se planea que el soporte formal para las GPU basadas en RDNA 3 en Linux comience a implementarse este otoño, comenzando con Radeon PRO W7900 de 48 GB y Radeon RX 7900 XTX de 24 GB, con tarjetas adicionales y capacidades ampliadas que se lanzarán con el tiempo. «

Hemos visto un gran interés por parte de los desarrolladores que desean ejecutar ROCm en GPU Radeon y Radeon PRO para cargas de trabajo de IA y ML.

Hoy nos complace compartir que planeamos expandir el soporte para seleccionar GPU AMD RDNA 3 para consumidores y estaciones de trabajo.

Leer más: https://t.co/X5p1bX5KOe pic.twitter.com/xMdumc95NW

—AMD Radeon (@amdradeon) 29 de junio de 2023

Esta es definitivamente una gran noticia para la plataforma ROCm y sus usuarios que han estado esperando ver el soporte de GPU para hardware centrado en el consumidor dentro del ecosistema. No solo eso, ROCm 5.6 también traerá una variedad de mejoras, específicamente dirigidas a las cargas de trabajo de IA y HPC, que incluyen:

• integración del conjunto de pruebas de la unidad Hugging Face en ROCm QA
• soporte incremental para OpenAI Triton en modo inductor PyTorch 2.0
• soporte para la comunidad en general para habilitar el soporte de OpenXLA a través de ROCm para PyTorch, TensorFlow y JAX

AMD no solo habla de brindar compatibilidad con ROCm a las GPU Radeon y RDNA 3, sino también de brindar capacidades ampliadas en los mismos chips. Los usuarios también podrán aprovechar al máximo la plataforma de software abierto ROCm para AI y ML en las GPU Radeon Consumer y Radeon Pro Workstation dentro de la próxima actualización v5.6, ya que se han resuelto los problemas del controlador cuando se ejecutan GPU no compatibles.

Eso es todo lo que AMD tiene para compartir por ahora, pero definitivamente podemos esperar más información más adelante este año a medida que nos acerquemos al lanzamiento del software ROCm actualizado con soporte para las GPU RDNA 3.