▶ AMD, 3rd RDNA GPU 마이크로아키텍처 기반 ROCm(5.7) 및 PyTorch(파이토치) 지원 리눅스 드라이버 발표

- 지원 대상 GPU 마이크로아키텍처 : AMD 3rd RDNA(라데온 7000 라인업)

- 지원 대상 GPU : 라데온 RX 7900XTX, 라데온 프로 W7900

- 지원 대상 리눅스 : 우분투[AMD 'R'adeon 'O'pen 'C'ompute platfor'm'(ROCm) 5.7 버전 사용]

※ PyTorch(파이토치 - 딥 러닝 라이브모델)를 사용한 '머신 러닝 모델 및 알고리즘'의 연구원(개발자)들은 사용이 가능함

(GPU의 병렬 컴퓨팅 성능을 활용이 가능함)

 

① AMD '라데온 테크놀로지 그룹' 제품 관리 담당 부사장, Dan Wood(댄 우드)

- 3rd RDNA GPU(라데온 RX 7900XTX, 라데온 프로 W7900)와 ROCm 오픈 소스 플랫폼 기반으로 구축한 PyTorch(파이토치)를 사용하여 AI(인공지능) 커뮤니티에 머신 러닝 개발의 지원을 제공하게 되었음

 

- 3rd RDNA GPU(라데온 RX 7900XTX, 라데온 프로 W7900)의 병렬 GPU 컴퓨팅 성능으로 PyTorch(파이토치)를 연구가 가능하게 되어 '이전 클라우드 기반 솔루션'에 의존했던 개발자 및 효율적 워크플로우를 구현이 가능함(머신-러닝 교육 & 추론)

 

② AMD 'R'adeon 'O'pen 'C'ompute platfor'm'(ROCm) 5.7 버전 기반의 데스크탑 GPU에서 머신 러닝 플랫폼 개발(아래부터 위로)

- H/W(GPU) : AMD 3rd RDNA GPU 마이크로아키텍처(라데온 RX 7900XTX, 라데온 프로 W7900)

- 리눅스 OS : 우분투 리눅스(22.04.3)

- 런타임, 컴파일러 & 도구, 라이브러리 : AMD ROCm 5.7(입증된 소프트웨어 스택)

- 모델 & 딥러닝 플랫폼[PyTorch(파이토치) & 머신 러닝 모델 + 알고리즘] : AMD에 최적화된 '프레임워크 및 AI(인공지능)' 모델

 

③ 데스크탑 PC의 머신-러닝 가속화

- 현재 모델 : AI(인공지능)용으로 미설계된 표준 H/W & S/W의 기능을 쉽게 초과됨

 

- 라데온 7900[RX, W(워크스테이션) GPU] : RX 7900XTX(24GB) & W7900(48GB)의 대용량 GPU 메모리 덕분에 늘어나는 워크플로우 문제를 저렴하면서도 유능하게 해결이 가능한 솔루션임

 

- 3rd RDNA GPU 마이크로아키텍처 : 최대 192개의 'AI(인공지능) 가속기'를 탑재 / 이전 세대(2nd RDNA) 비해 1개 CU당 AI(인공지능) 성능이 2배 이상 향상됨

 

④ 데스크탑 & 서버(데이터센터)를 위한 통합 S/W 스택

- AMD 'R'adeon 'O'pen 'C'ompute platfor'm'(ROCm) : GPU 프로그래밍을 위한 개방형 AMD S/W 스택

[GPGPU(범용 GPU), 고성능 컴퓨팅, 이기종 컴퓨팅 등 다중 도메인에 걸쳐 있음]

 

- PyTorch(파이토치) & ROCm(5.7) : 3rd RDNA GPU의 대규모 병렬 컴퓨팅 성능을 잠금 해제함

[동일한 통합 S/W 스택은 'AMD 인스팅트 서버(데이터센터) GPU'도 지원함]

 

⑤ 자유로운 커스터마이징

- AMD 'R'adeon 'O'pen 'C'ompute platfor'm'(ROCm) : 오픈-소스 S/W(OSS)로서 개발자는 필요에 맞게 'GPU S/W'를 커스터마이징 및 조정이 가능하고, 다른 개발자 커뮤니티와 협력하여 민첩성 & 유연성을 지닌 빠른 방식으로 찾을 수 있음.

 

- AMD ROCm 목표 : GPU H/W의 투자 극대화, S/W 생태계에 도움을 주기 위해서 설계[무료 오픈 소스, 통합 및 보안 S/W 생태계의 'GPU 가속 기반 HPC', AI(인공지능), 과학 컴퓨팅, CAD 및 기타 애플리케이션을 개발, 테스트 및 배포]

 

※ AMD 3rd RDNA GPU 마이크로아키텍처 : 머신 러닝 개발을 위한 로컬 클라이언트의 기반 설정을 혜택을 누리면서, 개발자(연구자)가 AI(인공지능)에 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 GPU(업계가 광범위한 시스템, 프레임워크 및 가속기 지원을 지원하는 생태계로 이동함)