AMD en Intel zullen hun kunstmatige intelligentie (AI) optimalisaties voor x86-processors integreren in oneDNN op PyTorch, nadat ze overeenkwamen dat deze open-source bibliotheek de standaardoptie wordt voor het versnellen van het CPU-framework van beide fabrikanten. De twee bedrijven kondigden dit aan op 20/10/2026. AMD zal de optimalisaties van haar ZenDNN-bibliotheek opnemen in oneDNN en heeft zich aangesloten als lid van het bestuur van de UXL Foundation, de organisatie die het project beheert.
De kernpunten van de overeenkomst tussen AMD en Intel over oneDNN en PyTorch in 30 seconden
- oneDNN wordt de referentie-bibliotheek voor het versnellen van PyTorch op x86-CPU’s van AMD en Intel.
- AMD zal haar ZenDNN-optimalisaties integreren in oneDNN en blijven verbeteren voor haar processors.
- AMD wordt lid van de UXL Foundation en maakt deel uit van het bestuurscomité.
- De ACE-instructies voor matrixvermenigvuldiging worden in toekomstige versies van oneDNN geïntegreerd in PyTorch.
- De persberichten vermelden geen specifieke datums, versies van PyTorch of prestatiecijfers.
Deze beslissing volgt op een aanbeveling van de x86 Ecosystem Advisory Group (EAG), de groep die AMD en Intel in 2024 oprichtten om de evolutie van de x86-architectuur te coördineren. Tot nu toe hadden gebruikers die het meeste uit PyTorch wilden halen op een CPU verschillende opties: oneDNN, ontwikkeld door Intel, en ZenDNN, AMD’s alternatief voor haar EPYC- en Ryzen-processors. Het doel is een uniforme software-implementatie en minder fragmentatie te realiseren.
Wat verandert er voor gebruikers van PyTorch op CPU?
oneDNN is een bibliotheek met primitieve functies voor neurale netwerken (zoals convoluties, matrixvermenigvuldigingen en normalisaties) die PyTorch al gebruikt om inferentie en training op processors te versnellen. Het is ontstaan bij Intel en maakt deel uit van het ecosysteem onder beheer van de UXL Foundation, een open consortium dat alternatieven biedt voor proprietaire software-stacks voor accelaratie.
Met de nieuwe overeenkomst zullen de specifieke optimalisaties van AMD worden geïntegreerd in hetzelfde project dat Intel ondersteunt. In de praktijk betekent dit dat ontwikkelaars of platformteams geen aparte software-stacks hoeven te installeren of te onderhouden voor Xeon- of EPYC-servers, wat vooral relevant is voor datacenters en cloud-omgevingen waar beide fabrikanten worden ingezet. AMD geeft aan dat het blijven optimaliseren voor haar processors binnen oneDNN.
Wat niet in de persberichten wordt vermeld, is wanneer al deze verbeteringen uitgerold worden. Noch Intel, noch AMD geven details over versies van PyTorch of oneDNN, een tijdlijn voor de integratie van ZenDNN of prestatiegegevens. Ook is onduidelijk wat er met ZenDNN gebeurt als losstaand project. Voorlopig is het een technische toezegging door de leiders van het ecosysteem, geen operationeelere update die al getest kan worden.
ACE: de volgende stap
De aankondiging verwijst ook naar AI Compute Extensions (ACE), een nieuwe generatie x86-instructies ontworpen om matrixvermenigvuldiging te versnellen, de kernbewerking van veel AI-workloads. Volgens de bedrijven zal ondersteuning voor ACE in toekomstige versies van oneDNN worden geïntegreerd en zal PyTorch hiervan profiteren. In onze eerdere publicatie op revisiecloud hebben we uitgelegd wat ACE inhoudt en hoe het de AI-prestaties vanaf de CPU wil verbeteren. ACE is een van de nieuwe extensies die door de EAG worden gepresenteerd naast FRED, AVX10 en ChkTag.
Het gebruik van één enkele bibliotheek maakt dat, zodra processors met ACE van beide fabrikanten beschikbaar komen, PyTorch ze op dezelfde wijze kan ondersteunen. Het overeenkomsten sluit bovendien aan bij de groei van Arm in datacenters. De concurrentie tussen AMD en Intel zet voort, zoals de toename van AMD’s marktaandeel in x86 laat zien, maar beide partijen willen dat de x86-architectuur aantrekkelijk blijft voor AI-ontwikkelaars.
Wat zeggen Intel, AMD en Red Hat?
Jeff McVeigh, vicepresident en algemeen directeur van strategische datacenterprogramma’s bij Intel, vat het samengevat: “Ontwikkelaars zouden niet met aparte softwarepaden moeten werken om het beste uit een x86-CPU te halen.” Hij voegt eraan toe dat werken met AMD via oneDNN de PyTorch-gemeenschap “een consistente aanpak biedt voor moderne processoren” en dat het framework hiermee al toekomstige technologieën zoals ACE kan ondersteunen.
Robert Hormuth, vicepresident voor Architectuur en Strategie bij AMD, stelt dat het bedrijf “een open software-ecosysteem bevordert dat meer opties biedt aan ontwikkelaars” en dat, samen met de EAG, ze de industrie “rond technologieën verzamelen”. Stephen Watt, vicepresident van de CTO-office bij Red Hat en ambassadeur van PyTorch, noemt de standaardisatie van x86-optimisaties in oneDNN “een belangrijke stap voorwaarts” om fragmentatie in het ecosysteem te verminderen.
Veelgestelde vragen
Wat is oneDNN?
Een open-source bibliotheek met primitieve functies voor neurale netwerken die PyTorch versnelt op CPU’s. Het wordt beheerd door de UXL Foundation en wordt de standaardoptie voor x86-architecturen van Intel en AMD.
Wat gebeurt er met AMD’s ZenDNN?
AMD zal haar ZenDNN-optimisaties integreren in oneDNN en blijft werken aan optimalisaties voor haar processors. De toekomst van ZenDNN als een apart project is nog niet verduidelijkt.
Wanneer worden de wijzigingen doorgevoerd in PyTorch?
Er zijn geen concrete data of versies aangekondigd voor PyTorch of oneDNN.
Wat zijn AI Compute Extensions (ACE)?
Instructies van de nieuwste generatie x86-processors die ontworpen zijn om matrixvermenigvuldigingen te versnellen. Support voor ACE zal via toekomstige updates van oneDNN in PyTorch worden toegevoegd.
Bronnen: