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什么是 AMD 锐龙 AI,为什么它很重要?

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如果您正在移动计算平台上深入研究机器学习和人工智能的世界,您会很高兴知道 AMD 为您量身定制了一款产品。了解锐龙 AI 软件平台,这是一个强大的环境,旨在与 AMD 锐龙 7040U 和 7040HS 系列移动处理器协同工作。上面的樱桃是什么?它与Windows 11操作系统完全兼容。

该平台最引人注目的方面之一是其对简单性的承诺。让我们分解一下它如何使开发人员的生活更轻松:

  • 最小学习曲线:该平台不需要对现有的机器学习模型或训练方法进行任何更改。如果你在 PyTorch 或 TensorFlow 中有一个预先训练好的模型,你可以开始使用 Ryzen AI,而无需任何额外的大惊小怪。
  • 直观的 API:无论您是C++爱好者还是 Python 爱好者,ONNX 运行时都能同时满足这两种需求。这意味着您可以使用自己熟悉的语言部署 AI 模型。
  • 优化的性能:集成到 ONNX 运行时中的 Vitis AI 执行提供程序负责对任务进行智能分区。它确定模型的哪些部分应在锐龙 IPU 上运行,确保在保持低功耗的同时最大限度地提高性能。

什么是 AMD 锐龙 AI

如果您想知道如何将其转化为实际应用程序,请考虑一下您一直希望在笔记本电脑上使用的实时功能。锐龙 AI 引擎可用于 AMD 锐龙 7040 系列的特定型号,是游戏规则的改变者。这是Windows x86处理器上的第一个专用AI处理芯片。它建立在尖端的 4nm 工艺节点上,保证了超薄笔记本电脑的卓越性能和电池寿命。

那么,如何设置开发环境呢?很简单:

  • 首先,确保 IPU 驱动程序已正确安装。您可以从“设备管理器”系统设备“下的”AMD IPU 设备“下验证这一点。
  • 对于视频会议等更简单的应用,提供高达 2 TOPS(每秒 Tera 操作)的 IPU 二进制配置就足够了。您最多可以并行运行四个此类 AI 流,而不会影响性能。
  • 对于要求更高的应用,您可以选择提供高达 10 TOPS 的更大配置。但是,请记住,此配置目前一次仅支持一个应用程序。

让我们谈谈部署过程。在PyTorch或TensorFlow框架中选择和训练模型后,下一步是量化。AMD Vitis AI 量化器有助于实现这一点,它将模型转换为 INT8 并将其保存为 ONNX 格式。如果您是 Microsoft Olive 的粉丝,您会很高兴知道它也受到支持,Vitis AI 量化器用作插件。最后,ONNX 运行时 Vitis AI 执行提供程序接管,在锐龙 AI 上以最佳方式编译和执行量化模型。

AMD 锐龙 AI 软件平台为开发人员提供了一个全面的工具,旨在将机器学习模型集成到 AMD 锐龙笔记本电脑的应用程序中。它提供无缝的开发流程、多功能部署选项和智能工作负载优化,同时具有极高的能效。

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