Die AI Compute Extensions (ACE) stehen kurz davor, die Landschaft der künstlichen Intelligenz durch die Verbesserung der Matrixmultiplikationsleistung grundlegend zu verändern. Intel und AMD arbeiten zusammen, um ihre Strategien unter einer einheitlichen x86-Architektur aufeinander abzustimmen und so überlegene Rechenkapazitäten für KI-Anwendungen bereitzustellen.
ACE: Ein Katalysator für die gemeinsame x86-Strategie von Intel und AMD im Zeitalter der KI
Um das x86-Ökosystem zu stärken, gründeten Intel und AMD letztes Jahr die „x86 Ecosystem Advisory Group“.Ziel dieser Initiative ist die Standardisierung von Funktionen über verschiedene Architekturen hinweg, um x86 zugänglicher, skalierbarer und zukunftssicherer zu machen. Die Gruppe führte vier zentrale Funktionen ein: FRED, AVX10, ChkTag und ACE.
Die kürzlich erfolgte Veröffentlichung des ACE-Whitepapers durch AMD und Intel beleuchtet die Fortschritte und Potenziale dieser neuartigen Funktion, die für x86-Chips entwickelt wurde.
Die Beiträge der EAG haben die Zusammenarbeit von AMD und Intel bei der Weiterentwicklung der ACE-Befehlssatzarchitektur (ISA) erleichtert. Diese gemeinsame Anstrengung hat zu mehreren positiven Entwicklungen geführt, die Beiträge beider Unternehmen einbeziehen und die Erkenntnisse der umfangreichen EAG-Community nutzen. AMD und Intel wollen ihre zukünftigen Bemühungen um ACE und AVX10 gemeinsam darauf ausrichten, neue Möglichkeiten in den Bereichen KI und verschiedenen Anwendungsbereichen zu erschließen. Angesichts der weiten Verbreitung und hohen Effizienz von x86 erweitert die Integration von ACE in die ISA die Leistungsfähigkeit des x86-Ökosystems erheblich.
Dieser Artikel stellt die AI Compute Extensions für die x86-ISA vor und hebt bemerkenswerte Verbesserungen in Bezug auf Matrixmultiplikationsleistung, Skalierbarkeit und Energieeffizienz hervor. ACE integriert sich nahtlos in AVX10 und bietet eine unkomplizierte, breit anwendbare Lösung zur Matrixbeschleunigung für die x86-Architektur.
Das Herzstück zahlreicher neuronaler Netze und großer Sprachmodelle ist die Matrixmultiplikation. Zwar können bestehende SIMD-Erweiterungen wie AVX10 diese Operationen ausführen, doch ihre Einschränkungen hinsichtlich Skalierbarkeit und Rechenleistung stellen Herausforderungen dar. Techniken wie die beschleunigte Matrixmultiplikation bieten zwar eine verbesserte Leistung, sind aber oft nicht der effizienteste Weg.
Ziel des EAG mit ACE ist die Verbesserung der Matrixmultiplikationsleistung bei gleichzeitig erhöhter Flexibilität und Skalierbarkeit. Diese Entwicklung ermöglicht die Wiederverwendung bestehender AVX10-Optimierungen und führt zu einem vielseitigen Framework zur Matrixbeschleunigung, das von Laptops bis hin zu Hochleistungsrechnerumgebungen einsetzbar ist. Diese Skalierbarkeit minimiert den Entwicklungsaufwand im Vergleich zur Verwendung dedizierter KI-Hardware.
Wie im Whitepaper dargelegt, bezeichnen AMD und Intel ACE als die „Standard Matrix Acceleration Architecture for x86“.
Technisch gesehen unterstützt ACE die native Matrixmultiplikation verschiedener KI-Datenformate wie INT8, OCP FP8, OCP MXFP8, OCP MXINT8 und BF16. Darüber hinaus beschleunigt ACE die Matrixberechnung durch äußere Produktoperationen, optimiert für AVX10. Dieser Ansatz ermöglicht eine 16-fache Steigerung der Rechenleistung im Vergleich zu einer standardmäßigen AVX10-Multiplikations-Akkumulations-Operation bei gleicher Anzahl an Eingangsvektoren.
Als Erweiterung des AVX10-Befehlssatzes ist die Softwareintegration von ACE bereits im Gange und umfasst mehrere wichtige Bereiche, darunter:
- Deep-Learning- und HPC-Bibliotheken (z. B.GEMMs mit niedrigerer Präzision, LLM-Primitive)
- Weit verbreitete Python-basierte Bibliotheken wie NumPy und SciPy
- Frameworks für maschinelles Lernen, darunter PyTorch und TensorFlow
ACE stellt einen entscheidenden Fortschritt für die Zukunft der x86-Architektur dar. Auch der CEO von NVIDIA hat die Bedeutung der Allianz zwischen Intel und AMD für den Erhalt der Relevanz der x86-Architektur hervorgehoben. Dank dieser Partnerschaft scheint das x86-Ökosystem auf einem vielversprechenden Weg zu sein.
Nachrichtenquelle: @G_melo_ding
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