AMD는 Radeon Software for Linux 24.10.3 및 ROCm 6.1.3의 출시로 RDNA 3 GPU에서 머신 러닝(ML) 개발에 대한 지원을 강화했습니다. 이 업데이트를 통해 개발자들은 Radeon RX 7000 및 Radeon Pro W7000 시리즈 GPU가 장착된 로컬 워크스테이션에서 PyTorch, ONNX Runtime 및 TensorFlow와 같은 프레임워크를 활용하여 ML 작업을 수행할 수 있으며, 이는 클라우드 기반 솔루션에 대한 비용 효율적인 대안을 제공합니다.
이전에 AMD의 AI/ML 프레임워크 지원은 CDNA 아키텍처 기반의 Instinct 가속기에 한정되어 있었으나, 최근 변경 사항으로 RDNA 3 GPU에서 AI 가속이 가능해졌습니다. ROCm 문서에는 이제 개발자들이 설치 및 호환성 세부 정보를 쉽게 확인할 수 있도록 Radeon 전용 ROCm 섹션이 추가되었습니다.
ROCm 6.1.3은 ONNX Runtime에 대한 향상된 추론 및 MIGraphX를 사용한 INT8 데이터 형식의 최적화된 처리를 포함한 고급 AI 기능을 도입합니다. 이 소프트웨어 스택은 데스크탑 환경을 서버 또는 클라우드 기반 ML 플랫폼에 대한 유효한 대안으로 변모시켜, 로컬 머신에서 직접 병렬 컴퓨팅을 용이하게 합니다. 또한, ROCm의 CDNA 아키텍처와의 호환성 덕분에 애플리케이션을 데스크탑에서 데이터 센터 환경으로 원활하게 전환할 수 있습니다.
이러한 발전에도 불구하고, 6월에 출시된 AMD의 ROCm 6.1.3은 여전히 개선의 여지가 있습니다. 이후 출시될 ROCm 6.2는 Instinct APU 및 가속기를 위한 더 많은 기능을 제공하며, FP8 지원 확대 및 vLLM을 포함하여 효율적인 다중 GPU 계산 및 메모리 사용량 감소와 같은 추론 문제를 해결합니다. 따라서 AMD의 Instinct 가속기는 데이터 센터 애플리케이션에서 소비자 GPU에 비해 여전히 상당한 이점을 유지하고 있습니다.
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