火狐直播:运用Ryzen AI软件渠道推进AI开发

  现已从科幻小说范畴发展到布置在一系列不同的体系和软件应用程序中。在许多情况下，这些应用程序在云中，或许在大型核算体系上运转为佳。则旨在经过Ryzen AI和AMD XDNA架构将先进的人工智能处理引进本地端PC，扩展人工智能的可接入性和人工智能软件的开发。

  将人工智能作业负载从云端转移到本地硬件能够大大削减推迟，有助于将敏感数据扫除在云端之外，而且与排队等候运用依据云的服务比较，能够加速处理速度。部分锐龙 7000系列移动处理器内置的锐龙人工智能引擎供给了一个专用的片上加速器来运转这些作业负载，但咱们还没太多讨论关于此的软件方面问题。

  Ryzen AI软件渠道将于本年晚些时候全面推出，它将为研制人员供给将AI添加到现有应用程序所需的东西，并创立全新的程序，以新的、令人兴奋的方法运用这一新式范畴。

  咱们在5月份初次揭露展现了这一软件，供给了研制人员能够试用的demo和代码样本。本年夏天，咱们经过暂时版别推进了这一进程，增加了对运转在IPU上的新操作符的支撑，并供给了对ONNX、PyTorch和TensorFlow模型的量化支撑。如果您计划开始运用，请拜访Ryzen AI软件文档页面。

  当完整版Ryzen AI软件渠道在本年晚些时候初次露脸时，这些前期预览和有限的开发合作伙伴将扩展为对AI开发者和相关ECO的更广泛支撑。未来的版别将支撑更多在AMD XDNA上运转的操作。ONNXRT Execution Provider （EP）对Vitis AI履行供给程序供给上游支撑，将依据作业负载的特性主动决定是在CPU上仍是在AMD XDNA AI引擎上调度作业负载。

  本年晚些时候，AMD将发布更多的东西链、库和攻略，以简化人工智能开发。这些都是咱们在各个层面简化人工智能战略的一部分，从练习模型到在由Ryzen AI驱动的体系上对其进行本地布置。咱们还计划增加对Generative AI模型的支撑。

  AMD对Ryzen AI软件渠道的方针是尽可能缩小硬件初次露脸和终端用户软件可用性之间的距离，让程序员和终端用户即便在这个相对初级的开发阶段也能看到AI处理的优点。本年夏天的暂时发布以及AMD将在本年晚些时候供给的扩展功用，将加速人工智能ECO的开发，并使开发者获益于这种新式处理才能。

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