Las extensiones de cómputo para IA (ACE) están llamadas a transformar el panorama de la inteligencia artificial al mejorar el rendimiento de la multiplicación de matrices. Tanto Intel como AMD colaboran para alinear sus estrategias bajo una arquitectura x86 unificada, centrándose en proporcionar capacidades computacionales superiores para aplicaciones de IA.
ACE: Un catalizador para la estrategia unificada x86 de Intel y AMD en la era de la IA.
Con el objetivo de mejorar el ecosistema x86, Intel y AMD crearon el año pasado el Grupo Asesor del Ecosistema x86. Esta iniciativa busca estandarizar las características en diferentes arquitecturas, haciendo que x86 sea más accesible, escalable y preparada para el futuro. El grupo presentó cuatro características clave: FRED, AVX10, ChkTag y ACE.
La reciente publicación del documento técnico ACE por parte de AMD e Intel arroja luz sobre los avances y el potencial de esta novedosa función diseñada para chips x86.
Las aportaciones del EAG han facilitado la colaboración entre AMD e Intel para perfeccionar la arquitectura del conjunto de instrucciones (ISA) ACE. Este esfuerzo conjunto ha dado lugar a varios avances positivos, incorporando contribuciones de ambas organizaciones y aprovechando la experiencia de la extensa comunidad del EAG. Conjuntamente, AMD e Intel buscan alinear sus futuros esfuerzos para ACE y AVX10 con el fin de abrir nuevas oportunidades en inteligencia artificial y diversos ámbitos de carga de trabajo. Dada la amplia adopción y la alta eficiencia de x86, la incorporación de ACE a la ISA mejora significativamente las capacidades del ecosistema x86.
Este artículo presenta las Extensiones de Computación de IA para la arquitectura x86, destacando mejoras notables en el rendimiento de la multiplicación de matrices, la escalabilidad y la eficiencia energética. ACE se integra a la perfección con AVX10, proporcionando una solución de aceleración de matrices sencilla y de amplia aplicación para el entorno x86.
El núcleo de numerosas redes neuronales y grandes modelos de lenguaje se basa en la multiplicación de matrices. Si bien las extensiones SIMD existentes, como AVX10, pueden ejecutar estas operaciones, sus limitaciones en escalabilidad y densidad computacional plantean desafíos. Aunque técnicas como la multiplicación acelerada de matrices ofrecen un rendimiento mejorado, a menudo no representan la vía más eficiente.
El objetivo de EAG con ACE es mejorar las capacidades de multiplicación de matrices, a la vez que proporciona mayor flexibilidad y escalabilidad. Este desarrollo permite reutilizar las optimizaciones AVX10 existentes, lo que da como resultado un marco de aceleración de matrices versátil, aplicable desde portátiles hasta entornos de computación de alto rendimiento. Dicha escalabilidad minimiza las dificultades para los desarrolladores en comparación con depender de hardware de IA dedicado.
Tal y como se indica en el documento técnico, AMD e Intel designan a ACE como la «Arquitectura estándar de aceleración matricial para x86».
En cuanto a las especificaciones técnicas, ACE está diseñado para admitir la multiplicación nativa de matrices en diversos formatos de datos de IA, como INT8, OCP FP8, OCP MXFP8, OCP MXINT8 y BF16. Además, ACE introduce la aceleración de matrices mediante operaciones de producto externo, optimizadas para su uso con AVX10. Este enfoque ofrece una notable mejora de 16 veces en la densidad de cómputo en comparación con una operación estándar de multiplicación y acumulación de AVX10, utilizando la misma cantidad de vectores de entrada.
Como extensión del conjunto de instrucciones AVX10, la integración del software de ACE ya está en marcha y abarca varias áreas importantes, entre ellas:
- Bibliotecas de aprendizaje profundo y computación de alto rendimiento (por ejemplo, GEMM de menor precisión, primitivas LLM)
- Bibliotecas basadas en Python ampliamente utilizadas como NumPy y SciPy
- Marcos de aprendizaje automático, incluidos PyTorch y TensorFlow.
ACE representa un avance crucial para el futuro de la arquitectura x86. Cabe destacar que incluso el CEO de NVIDIA ha resaltado la importancia de la alianza entre Intel y AMD para mantener la relevancia de la arquitectura x86. Gracias a esta colaboración, el ecosistema x86 parece estar en una trayectoria sólida.
Fuente de noticias: @G_melo_ding
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