AMD·인텔, PyTorch AI 가속에 oneDNN 공동 채택
AMD와 인텔은 x86 아키텍처 프로세서에서 인공지능 작업을 처리하기 위한 PyTorch 프레임워크의 최적화 노력을 통합하기로 결정했다. 공통 기반은 오픈소스 딥러닝 라이브러리 oneDNN이며, 이 라이브러리는 연산 가속을 위한 개방형 기술을 지원하는 재단인 Unified Acceleration Foundation(UXL)의 후원 아래 개발되고 있다.
이번 합의는 자문 그룹 x86 Ecosystem Advisory Group의 권고를 고려하여 이루어졌다. 합의에 따라 oneDNN은 x86 프로세서 환경의 PyTorch에서 AI 하드웨어 가속을 담당하는 주요 오픈소스 라이브러리로 사용된다. 이에 따라 개발자는 각 제조사의 하드웨어별로 분리된 최적화 방식 대신 통합된 소프트웨어 기반을 활용할 수 있게 된다.
알려진 바에 따르면 AMD는 이미 자사 라이브러리 ZenDNN의 최적화 기능을 oneDNN 코드베이스로 이전하기 시작했다. 또한 AMD는 UXL Foundation 운영위원회에도 합류했다. 업계 관계자들은 이번 조치로 x86 소프트웨어 생태계의 분절이 줄어들 것으로 기대하고 있다.
공동 작업의 다음 단계는 AI Compute Extensions 개발이다. 이는 신경망의 학습과 실행에 널리 쓰이는 행렬 곱셈을 가속하기 위한 x86 명령어 집합 확장 모음이다. 새로운 명령어에 대한 지원은 oneDNN 업데이트를 통해 PyTorch에 통합될 예정이다.
다만 이 기술은 아직 개발 단계에 있다. 공식 발표에서는 확장 기능이 언제 완성될지, 그리고 양산 프로세서에 언제 탑재될지에 대해 밝히지 않았다.
인텔은 단일 소프트웨어 경로가 마련되면 개발자가 프로세서 제조사에 따라 서로 다른 최적화 도구를 선택할 필요가 없어질 것이라고 설명했다. AMD는 이번 협력이 개방형 소프트웨어 생태계의 발전에 기여하고 고성능 AI 애플리케이션 개발을 쉽게 만든다고 강조했다. PyTorch 커뮤니티에 참여하고 있는 Red Hat의 대표도 도구 통합을 지지했다.
이번 합의는 주로 소프트웨어 인프라와 그 향후 발전에 관한 것이며, 신형 프로세서나 완성된 가속기의 출시를 의미하는 것은 아니라는 점을 짚어둘 필요가 있다. 공통 라이브러리는 AMD와 인텔이 이미 보유한 기능의 활용을 쉽게 하고, AI Compute Extensions가 등장한 이후에는 새로운 하드웨어 기능을 PyTorch에 연결하는 통합된 방법을 제공할 것으로 보인다.
