Die Chipkonzerne AMD und Intel nähern sich bei einem wichtigen Zukunftsthema an. Beide Unternehmen wollen ihre Optimierungen für das KI-Framework PyTorch bündeln und Entwicklern künftig einen einheitlichen Softwareweg für KI-Anwendungen auf x86-Prozessoren bieten. Ziel ist es, die Entwicklung von KI-Anwendungen einfacher und effizienter zu machen.
AMD-Aktie: Weniger Komplexität für KI-Entwickler
Konkret sollen die bisher getrennten Optimierungen beider Hersteller in die Open-Source-Bibliothek oneDNN integriert werden. Diese Software hilft dabei, KI-Anwendungen effizient auf Prozessoren auszuführen. Bislang mussten Entwickler häufig unterschiedliche Anpassungen für AMD- und Intel-Systeme berücksichtigen. Künftig soll eine gemeinsame Basis diesen Aufwand deutlich reduzieren.
Im Rahmen der Zusammenarbeit integriert AMD seine bisher separat entwickelte ZenDNN-Technologie in oneDNN. Gleichzeitig schließt sich das Unternehmen der Organisation hinter dem Projekt als führendes Mitglied an. Dadurch sollen zukünftige Verbesserungen gemeinsam entwickelt werden.
AMD-Aktie: KI auf Prozessoren soll leistungsfähiger werden
Neben der Software arbeiten AMD und Intel auch an neuen Befehlssätzen für x86-Prozessoren. Diese sogenannten AI Compute Extensions sollen bestimmte KI-Berechnungen deutlich beschleunigen. Geplant ist, diese Funktionen künftig ebenfalls über oneDNN und PyTorch verfügbar zu machen.
Nach Aussage von Jeff McVeigh von Intel sollten Entwickler nicht über unterschiedliche Softwarepfade nachdenken müssen, um die Leistung moderner Prozessoren auszuschöpfen. Genau dieses Problem solle im Rahmen der Zusammenarbeit gelöst werde.
Für Anleger ist die Kooperation bemerkenswert, weil AMD und Intel eigentlich direkte Konkurrenten im Prozessormarkt sind. Die Unternehmen erkennen jedoch zunehmend, dass ein gemeinsames und einfach nutzbares Softwareökosystem die Verbreitung von KI-Anwendungen beschleunigen kann.
PyTorch gehört zu den weltweit wichtigsten Entwicklungsplattformen für künstliche Intelligenz. Eine stärkere Standardisierung könnte die Attraktivität von x86-Prozessoren gegenüber alternativen Architekturen und spezialisierten KI-Beschleunigern erhöhen.
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