meta 最新發(fā)布的這套人工智能開源軟件是在 PyTorch 開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架基礎(chǔ)上打造的，可以讓英偉達(dá)旗艦產(chǎn)品 A100 芯片上的代碼運(yùn)行速度提高 12 倍，也能讓 AMD 旗下 MI250 芯片上的代碼運(yùn)行速度提高 4 倍。

meta 在一篇博客文章中說，這套人工智能軟件平臺(tái)不僅能夠提高代碼運(yùn)行速度，還支持不同廠商的人工智能芯片。

目前軟件開發(fā)已經(jīng)成為芯片制造商打造開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)、使用自家芯片的關(guān)鍵領(lǐng)域。比如英偉達(dá)開發(fā)的 CUDA 就大受歡迎。

然而，開發(fā)人員通過 CUDA 開發(fā)基于英偉達(dá)芯片的人工智能代碼后，很難在英偉達(dá)競爭對手 AMD 等公司生產(chǎn)的圖形圖像處理芯片上運(yùn)行。meta 表示，其最新推出的人工智能平臺(tái)可以讓開發(fā)者的人工智能應(yīng)用在基于不同芯片的硬件系統(tǒng)之間輕松切換。

meta 在博客中表示：“統(tǒng)一的 GPU 后端支持能夠讓應(yīng)用遷移成本最小化，有助于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)者選擇更多種類的硬件。”

英偉達(dá)和 AMD 沒有立即回復(fù)置評請求。

據(jù)悉，meta 推出的軟件是專為一種被稱為推理的人工智能工作而開發(fā)的。在推理過程中，開發(fā)者通過調(diào)用之前接受過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對圖像進(jìn)行快速判斷。

“這是跨平臺(tái)的軟件工作，證明了軟件的重要性，尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理的重要性，”衡量人工智能處理速度的第三方組織 MLCommons 創(chuàng)始人戴維?坎特 (David Kanter) 說。

坎特補(bǔ)充道，這套新的人工智能平臺(tái)將“讓客戶有更多選擇”。