AMD Torna a IA Acessível para Todos com ROCm

AMD deu um passo gigante para tornar o desenvolvimento de IA acessível para o usuário comum de Radeon através do ROCm, aumentando potencialmente sua adoção.

Você provavelmente já pensou que aplicações de IA ou tarefas pesadas só são possíveis em servidores poderosos. Mas a indústria está evoluindo, e agora GPUs de consumidor também podem fazer cálculos de IA! Sistemas como o TinyBox usam GPUs RDNA da AMD para aproveitar essa capacidade e economizar dinheiro. Mas o suporte de software desses sistemas ainda é limitado.

AMD fez um grande esforço para expandir o suporte a tarefas de IA/ML para que elas possam ser feitas em GPUs RDNA 3 para Linux 24.10.3 e ROCm 6.1.3. Essa mudança era esperada há meses, e agora pesquisadores e desenvolvedores que usam PyTorch, ONNX Runtime ou TensorFlow podem aproveitar o desempenho das GPUs Radeon RX 7000 ou Radeon W7000 para suas tarefas.

AMD diz que uma solução baseada na arquitetura RDNA 3 é econômica e oferece um sistema local, sem os problemas dos serviços em nuvem.

Com as GPUs Radeon 7000, você tem mais desempenho de IA para o seu desktop. Esses chips são construídos com a arquitetura RDNA 3, que é muito mais rápida para IA do que a geração anterior. Eles também têm até 48GB de memória, o que é ótimo para lidar com modelos de IA grandes.

O ROCm 6.1.3 também inclui suporte para PyTorch, TensorFlow e mais opções para o ONNX Runtime. Isso é uma grande atualização para o software da AMD, pois adiciona bibliotecas de IA populares, aumentando a sua adoção.

O suporte a GPUs RDNA 3 é um passo importante para promover um "ambiente de IA de borda", mas ainda há limitações de desempenho. Vamos esperar por benchmarks para ver como isso funciona na prática.