英特尔AMD联手oneDNN，简化x86 CPU的PyTorch AI开发

同样是在 x86 CPU 上运行 PyTorch 应用，开发者是否一定要因为选择 Intel 或 AMD 而维护两套优化路径？英特尔与 AMD 近期的合作，正是想通过统一底层库来减少这种软件碎片化。

双方正在把各自针对 PyTorch 的 x86 CPU 优化成果，整合到开源深度学习库 oneDNN 中。oneDNN 由统一加速基金会（UXL）管理，目标是提升 AI 工作负载在 CPU 上的运行效率。对开发者来说，这相当于获得一个通用软件入口，在 Intel 和 AMD 平台上用更一致的方式构建、优化、维护和部署 PyTorch 应用。

根据 x86 生态系统顾问小组的建议，英特尔和 AMD 已达成共识，将 oneDNN 认定为 PyTorch 内 x86 加速的默认开源库。AMD 方面正把 ZenDNN 优化整合进 oneDNN，并以指导委员会成员身份加入 UXL 基金会，通过开放协作推进后续工作。

双方还在 AI 计算扩展（AI Compute Extensions）方面展开合作。这是面向 x86 设计的下一代指令集架构，可以加速矩阵乘法，未来会通过 oneDNN 更新进一步集成至 PyTorch。

对于此次合作，英特尔数据中心副总裁兼战略项目总经理 Jeff McVeigh 表示，希望开发者不必再为充分发挥 x86 CPU 性能而选择不同软件路径。双方的协作将给 PyTorch 社区带来一条适配现代处理器的统一路径，也能让 AI 计算扩展等未来性能更顺畅地融入框架。

AMD 架构与战略企业副总裁 Robert Hormuth 认为，AMD 一直致力于开放软件生态，希望给开发者更多选择，让高性能 AI 应用更容易构建。与 x86 生态系统顾问小组合作，可以推动行业围绕通用技术形成更广泛协作，从而简化跨 x86 处理器的开发流程。

红帽首席技术官办公室副总裁兼杰出工程师、PyTorch 大使 Stephen Watt 则表示，无缝统一的开发与运维体验是开源创新持续发展的重要基础。AMD 与英特尔通过 PyTorch 中的 oneDNN 标准化 x86 CPU 优化，是减少生态碎片化的重要一步。红帽作为 PyTorch 社区成员，也乐于看到这种开放协作，帮助开发者更轻松地在不同 x86 架构上一致地构建、优化和部署 AI 工作负载。

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