SiFive и AMD показали возможность работы программной экосистемы AMD ROCm на представленной недавно серверной платформе BigSky Datacenter Development Platform. Компании показали запуск современной ИИ-модели Gemma4-E2B с применением ROCm 10.0 на серверах SiFive с ядрами SiFive P870-D. Непосредственно за инференс отвечали ускорители AMD Radeon AI PRO R9700.

Взаимодействие компания позволит использовать open source ПО, экосистему ROCm и аппаратные решения на архитектуре RISC-V для создания системы ИИ-вычислений в ЦОД нового поколения. Партнёры продолжат заниматься оптимизацией ROCm для RISC-V, желая обеспечить в перспективе ускоренное время обработки данных и большее число сценариев использования ИИ-ускорителей и более крупных ИИ-моделей.

По словам представителя SiFive, комбинация передовой открытой стандартной архитектуры с ПО с открытым исходным кодом позволяет гиперскейлерам и разработчикам решать современные ИИ-задачи на RISC-V. Это будет способствовать ускоренному внедрению RISC-V в ЦОД.

Источник изображения: SiFive

RISC-V-сервер BigSky SF-2U870 разработан специально для портирования, оптимизации и валидации ПО. Платформа включает 32 ядра P870-D (тактовая частота 2,0 ГГЦ), 256 Гбайт DDR5-5600, четыре слота PCIe 5.0 x16 и слот PCIe 3.0 x4. Также используется два SSD U.2 NVMe SSD по 7,68 Тбайт и сетевая карта OCP 3.0 NIC 10/25GbE.

Аналогичную интеграцию с своей платформы с архитектурой RISC-V продвигает и NVIDIA. Ранее компания уже официально объявила о поддержке CUDA соответствующих решений, что позволяет использовать CPU на RISC-V для управления ИИ-ускорителями. Также компания поддержала включение SiFive в свою партнёрскую программу NVLink Fusion.

AMD вместе с ускорителями Instinct MI350X/MI355X представила 7-ю версию своего открытого программного стека ROCm (Radeon open compute). Как сообщает компания, ROCm 7.0 предназначен для удовлетворения растущих потребностей рабочих нагрузок генеративного ИИ и HPC, одновременно расширяя возможности разработчиков за счёт доступности, эффективности и активного сотрудничества сообщества.

По данным AMD, платформа ROCm 7 предлагает более чем в 3,5 раза большую производительность инференса, чем ROCm 6, и в 3 раза большую эффективность обучения. Это стало возможным благодаря улучшениям производительности и поддержке типов данных с меньшей точностью, таких как FP4 и FP6. Дальнейшие улучшения в коммуникационных стеках позволили оптимизировать использование ускорителя и перемещение данных.

ROCm 7 поддерживает распределённый инференс, а также фреймворки SGLang, vLLM и llm-d. Платформа ROCm 7 создавалась совместно с этими партнёрами, включая разработку общих интерфейсов и примитивов для обеспечения эффективного распределённого инференса на платформах AMD.

Источник изображений: AMD

Вместе с ROCm 7 компания представила MLOps-платформу ROCm Enterprise AI для бесперебойных ИИ-операций в корпоративном сегменте. Платформа предлагает инструменты для тонкой настройки модели и интеграции как со структурированными, так и неструктурированными рабочими процессами. AMD заявила, что работает с партнёрами по экосистеме над созданием эталонных реализаций для таких приложений, как чат-боты и обобщение документов.

AMD отметила, что тесное партнёрство гарантирует разработчикам доступ к лучшим в своем классе инструментам, постоянному улучшению производительности и открытой среде для быстрой итерации и развёртывания. Также AMD представила партнёров экосистемы ROCm, которые используют преимущества данной платформы:

• Meta✴ — выполнение рабочих нагрузок ранжирования, рекомендаций и генерации контента на ускорителях AMD Instinct, в том числе с использованием моделей Llama.
• Microsoft — Instinct MI300X теперь поддерживает как проприетарные, так и открыте модели в Azure.
• Red Hat OpenShift AI — поддержка масштабируемого инфренса LLM и ИИ-операций с ROCm на Red Hat OpenShift AI для гибридных облачных сред.
• Cohere — развёртывание модели Command R+ со 104 млрд параметров и контекстным окном в 128 тыс. токенов на ускорителях AMD Instinct с использованием vLLM и ROCm для инференса корпоративного уровня.

Кроме того, AMD представила «простую в использовании платформу для разработчиков» AMD Developer Cloud, обеспечивающую быстрый доступ к AMD Instinct с возможностью масштабирования от одного (192 Гбайт памяти) до восьми AMD Instinct MI300X (1536 Гбайт памяти). Сообщается, что конфигурации с одним ускорителем в основном используются для рабочих нагрузок инференса на «лёгких» моделях, тогда как максимальная конфигурация обеспечивает распределённое обучение, тонкую настройку и высокопроизводительный инференс для крупномасштабных моделей.

AMD сообщила, что платформа AMD Developer Cloud была разработана с учётом четырёх основных целей:

• Ускорение внедрения AMD GPU — расширение доступа к ускорителям для широкого круга разработчиков и их сообществ;
• Демонстрация производительности — практический опыт компании подчёркивает удобство использования и развёртывания AMD GPU, гарантируя разработчикам возможность использовать всю их мощь;
• Поддержка open source — компания предоставляет возможность ключевым участникам легко интегрировать собственную поддержку AMD GPU в свои проекты;
• Содействие обучению и сотрудничеству — наличие образовательного контента по запросу и интерактивных форумов.

По словам компании, AMD Developer Cloud предполагает различные варианты использования. Решение идеально подходит для независимых разработчиков AI/ML, работающих над низкоуровневым программированием, разработкой ядер (kernel) или корпоративных приложений и проектов, нацеленных на нативную поддержку AMD. Также платформу можно использовать для мероприятий и хакатонов, обеспечивая масштабируемую поддержку образовательных и практических мероприятий с предоставлением кредитов на использование ускорителей во время семинаров, хакатонов, конкурсов и демонстраций.

Также с выходом ROCm 7 появилась поддержка ноутбуков и рабочих станциях на Windows с видеокартами Radeon и процессорами Ryzen AI. С этим связан ещё один важный анонс — компания представила программу ROCm on Radeon Test Drive, которая будет запущена этим летом партнёрстве с различными поставщиками оборудования (первыми стали Colfax и System76), чтобы упростить разработчикам возможность опробовать ROCm на GPU Radeon, передаёт Phoronix. В рамках Radeon Test Drive предоставляется возможность удалённо протестировать GPU Radeon (PRO).

AMD продолжает укреплять команду специалистов в сфере ИИ за счёт привлечения талантливых разработчиков, а также поглощения ИИ-стартапов. На минувшей неделе Шарон Чжоу (Sharon Zhou, вторая справа на фото ниже), соучредитель и гендиректор ИИ-стартапа Lamini (PowerML Inc.) сообщила в соцсети X, что она и несколько сотрудников присоединяются к AMD.

Комментируя переход, представитель AMD сообщил ресурсу CRN, что это было наймом специалистов, а не приобретением команды, как это было в случае с разработчиком ИИ-чипов Untether AI, который фактически прекратил существование после сделки. В настоящее время неизвестно, какой будет дальнейшая судьба Lamini, которую в прошлом году покинул Грег Диамос (Greg Diamos), бывший архитектор ПО NVIDIA CUDA, основавший компанию вместе с Чжоу в 2022 году.

До основания Lamini Чжоу работала менеджером по ML-продуктам в Google, менеджером по продуктам в ИИ-стартапах Kensho Technologies и Tamr, а также занимала должность внештатного преподавателя компьютерных наук в Стэнфордском университете, где она получила докторскую степень по этой же специальности. В AMD её назначили на должность вице-президента по ИИ.

Источник изображения: Sharon Zhou/X

Платформа Lamini позволяет компаниям настраивать и кастомизировать большие языковые модели (LLM) с использованием собственных данных. В частности, Lamini предложила новый подход под названием Mixture of Memory Experts (MoME), направленный на повышение производительности LLM и фактической точности путем радикального снижения частоты галлюцинаций с 50 % до 5 %. Утверждается, что этот подход позволяет значительно сократить объём вычислительных ресурсов для обучения LLM, а также продолжительность этого процесса.

В 2023 году AMD представила Lamini как одного из первых независимых поставщиков ПО, поддержавших её ускорители Instinct. В сентябре того же года Lamini сообщила, что использует более чем 100 ускорителей серии Instinct MI200 и что платформа AMD ROCm «достигла программного паритета» с NVIDIA CUDA. До определённого момента ИИ-платформа Lamini была единственной коммерческой платформой, целиком и полностью работающей на базе AMD Instinct.

В прошлом году стартап привлек финансирование в размере $25 млн от нескольких инвесторов, включая венчурное подразделение AMD, Эндрю Ына (Andrew Ng), гендиректора Dropbox Дрю Хьюстона (Drew Houston), и Лип-Бу Тана (Lip-Bu Tan), который в начале этого года стал гендиректором Intel. Помимо команды Untether AI, AMD приобрела в течение последних нескольких неделе разработчика систем кремниевой фотоники Enosemi и стартапа Brium, специализирующегося на инструментах оптимизации ИИ ПО для различной аппаратной инфраструктуры.

SiPearl, европейский разработчик высокопроизводительных и энергоэффективных процессоров для суперкомпьютеров, и компания AMD объявили о сотрудничестве. Цель инициативы — ускорение создания HPC-систем экзафлопсного класса для Европы.

На первом этапе стороны оценят совместимость ПО AMD ROCm с Arm-процессорами SiPearl Rhea. На основе полученных результатов будет создан оптимизированный софт, который расширит возможности названных чипов в сочетании с ускорителями AMD Instinct. Данная работа направлена на портирование и оптимизацию компонентов AMD HIP, компиляторов и библиотек OpenMP.

На следующем этапе сотрудничество будет расширено за счёт привлечения сторонних европейских институтов, использующих инструменты моделирования исследований. Это позволит ключевым европейским разработчикам и владельцам кода переносить свои приложения на платформу SiPearl/AMD. Кроме того, планируется взаимодействовать с OEM-производителями, использующими чипы SiPearl Rhea вместе с ускорителями AMD Instinct.

Источник изображения: SiPearl

Предполагается, что сотрудничество поможет в создании экзафлопсных суперкомпьютеров для Европы, нацеленных на широкий спектр НРС-задач: это научные проекты, искусственный интеллект, здравоохранение, климат, энергетика, инженерия, геология и правительство.

Стартап SiPearl начал операционную деятельность в январе 2020 года. В руководящий состав входят специалисты Atos, Intel, Marvell, MediaTek и STMicroelectronics. Ранее SiPearl сообщила о партнёрстве с HPE, а также о сотрудничестве с Intel и NVIDIA.