Как можно оптимизировать обучение ML-моделей на графических процессорах AMD?

Для оптимизации обучения ML-моделей на графических процессорах AMD можно использовать следующие подходы:

• Оптимизация библиотек. dzen.ru Улучшение существующих инструментов, таких как ROCm, для обеспечения их совместимости с популярными ML-фреймворками. dzen.ru
• Использование открытых стандартов. dzen.ru Применение OpenCL и других открытых стандартов для снижения зависимости от проприетарных технологий. dzen.ru
• Оптимизация под LLM. dzen.ru Создание специализированных алгоритмов для ускорения инференса больших языковых моделей. dzen.ru
• Сотрудничество с сообществом. dzen.ru Вовлечение разработчиков и исследователей для тестирования и улучшения решений. dzen.ru

Некоторые ресурсы, которые могут помочь в оптимизации обучения ML-моделей на графических процессорах AMD:

• AMD Radeon ML. gpuopen.com SDK для высокопроизводительного глубокого обучения на графических процессорах. gpuopen.com Библиотека поддерживает любую операционную систему и графические процессоры любого производителя с одним API для упрощения использования инференса ML. gpuopen.com
• AMD GPU ML Guide. github.com Ресурс содержит практические примеры и руководства по разработке ML на графических процессорах AMD с использованием ROCm. github.com