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. 1 Улучшение существующих инструментов, таких как ROCm, для обеспечения их совместимости с популярными ML-фреймворками. 1
• Использование открытых стандартов. 1 Применение OpenCL и других открытых стандартов для снижения зависимости от проприетарных технологий. 1
• Оптимизация под LLM. 1 Создание специализированных алгоритмов для ускорения инференса больших языковых моделей. 1
• Сотрудничество с сообществом. 1 Вовлечение разработчиков и исследователей для тестирования и улучшения решений. 1

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

• AMD Radeon ML. 5 SDK для высокопроизводительного глубокого обучения на графических процессорах. 5 Библиотека поддерживает любую операционную систему и графические процессоры любого производителя с одним API для упрощения использования инференса ML. 5
• AMD GPU ML Guide. 4 Ресурс содержит практические примеры и руководства по разработке ML на графических процессорах AMD с использованием ROCm. 4