AMD และ Intel ประกาศความร่วมมือเพื่อรวมศูนย์งานปรับแต่งประสิทธิภาพหน่วยประมวลผล x86 CPU สำหรับเฟรมเวิร์ก PyTorch เข้าสู่ไลบรารีโอเพนซอร์ส oneDNN ซึ่งอยู่ภายใต้การกำกับดูแลของ Unified Acceleration Foundation (UXL) การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวเกิดขึ้นตามคำแนะนำของกลุ่ม x86 Ecosystem Advisory Group เพื่อกำหนดให้ oneDNN เป็นไลบรารีโอเพนซอร์สมาตรฐานสำหรับการเร่งความเร็วการประมวลผลปัญญาประดิษฐ์บนสถาปัตยกรรม x86 ผ่าน PyTorch

ภายใต้ข้อตกลงนี้ AMD เตรียมนำชุดการปรับแต่ง ZenDNN ของตนเองผสานรวมเข้าสู่ไลบรารี oneDNN พร้อมเข้าเป็นสมาชิกคณะกรรมการกำกับดูแล (Steering Member) ของ UXL Foundation เพื่อผลักดันการพัฒนาแบบเปิด ซึ่งช่วยลดปัญหาความกระจัดกระจายของซอฟต์แวร์ (Fragmentation) และเปิดทางให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ด ทดสอบ ตลอดจนปรับใช้เวิร์กโหลด AI ข้ามซีพียูของทั้ง AMD และ Intel ได้ผ่านช่องทางซอฟต์แวร์เดี่ยวกัน

นอกจากนี้ ทั้งสองบริษัทยังทำงานร่วมกันในโครงการ AI Compute Extensions (ACE) ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมชุดคำสั่ง (ISA) ยุคถัดไปสำหรับโปรเซสเซอร์ x86 พัฒนาขึ้นเพื่อเร่งความเร็วการคำนวณทางคณิตศาสตร์แบบ Matrix Multiplication ซึ่งเป็นแกนหลักของการประมวลผลโมเดล AI โดยเตรียมเพิ่มการรองรับชุดคำสั่งนี้เข้าสู่ PyTorch ผ่านการอัปเดตไลบรารี oneDNN ในอนาคต

โรเบิร์ต ฮอร์มูธ (Robert Hormuth) รองประธานองค์กรฝ่ายสถาปัตยกรรมและกลยุทธ์ของ AMD ระบุว่า บริษัทเดินหน้าสร้างระบบนิเวศซอฟต์แวร์แบบเปิดเพื่อเพิ่มทางเลือกแก่นักพัฒนาและอำนวยความสะดวกในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ประสิทธิภาพสูง โดยการทำงานร่วมกับกลุ่ม x86 Ecosystem Advisory Group เป็นการรวมอุตสาหกรรมเข้าด้วยกันรอบเทคโนโลยีมาตรฐานเพื่อลดความยุ่งยากในการพัฒนาบนชิป x86

เจฟฟ์ แมคเวย์ (Jeff McVeigh) รองประธานและผู้จัดการทั่วไปฝ่ายโครงการเชิงกลยุทธ์ศูนย์ข้อมูลของ Intel กล่าวว่า นักพัฒนาไม่ควรต้องสลับช่องทางซอฟต์แวร์แยกจากกันเพื่อดึงประสิทธิภาพสูงสุดจากซีพียู x86 ซึ่งการร่วมมือกับ AMD ผ่าน oneDNN จะช่วยให้ชุมชน PyTorch มีแนวทางการทำงานที่สอดคล้องกันบนโปรเซสเซอร์ยุคปัจจุบัน พร้อมปูทางไปสู่การรองรับฟีเจอร์ใหม่ในอนาคตอย่าง AI Compute Extensions

ขณะที่ สตีเฟน วัตต์ (Stephen Watt) รองประธานสำนักงานประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีและวิศวกรผู้เชี่ยวชาญจาก Red Hat ในฐานะตัวแทนของ PyTorch แสดงความเห็นว่า นวัตกรรมโอเพนซอร์สจะเติบโตได้ดีเมื่อประสบการณ์ของนักพัฒนาเป็นหนึ่งเดียวกัน การร่วมมือกันสร้างมาตรฐานการปรับแต่งซีพียู x86 ผ่าน oneDNN ของทั้งสองค่ายถือเป็นก้าวสำคัญในการขจัดความซ้ำซ้อน และช่วยให้นักพัฒนาปรับใช้เวิร์กโหลด AI บนโครงสร้าง x86 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

AMD and Intel Collaborate to Streamline AI Development on x86 CPUs Through oneDNN in PyTorch

AMD and Intel announced a collaboration to unify their x86 CPU optimization efforts for PyTorch within oneDNN, an open-source deep learning library governed by the Unified Acceleration Foundation (UXL). Following a recommendation from the x86 Ecosystem Advisory Group, the two semiconductor companies designated oneDNN as the default open-source library for accelerating x86 AI workloads in PyTorch, providing developers with a single software path across AMD and Intel processors.

Under the partnership, AMD will integrate its ZenDNN optimizations directly into oneDNN while continuing architecture-specific tuning for its own processors. AMD has also joined the UXL Foundation as a steering member to support open-source development across the software ecosystem. The unified framework eliminates code fragmentation, enabling software teams to build, deploy, and maintain machine learning applications on x86 hardware through a consolidated development pipeline.

Beyond current performance libraries, the two companies are collaborating on AI Compute Extensions (ACE), an upcoming instruction set architecture for x86 processors designed to accelerate matrix multiplication operations fundamental to AI algorithms. Support for ACE will be integrated into PyTorch through future releases of oneDNN.

Robert Hormuth, corporate vice president of Architecture and Strategy at AMD, stated that the company is advancing an open software ecosystem to give developers broader choices while simplifying the creation of high-performance AI applications, bringing the industry together around common technologies through the x86 Ecosystem Advisory Group.

Jeff McVeigh, vice president and general manager of Data Center Strategic Programs at Intel, noted that developers should not have to navigate separate software paths to extract maximum performance from x86 CPUs, adding that collaboration through oneDNN provides the PyTorch community with a consistent foundation for current processors and future capabilities such as AI Compute Extensions.

Stephen Watt, vice president in the Office of the Chief Technology Officer and distinguished engineer at Red Hat, also serving as a PyTorch ambassador, affirmed that open-source progress relies on a unified developer experience, describing the alignment on oneDNN as a major step toward removing fragmentation and assisting the deployment of consistent AI workloads across x86 computing environments.