"파이토치"
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AWS 트레이니움3, 네이티브 파이토치 학습 전환 추진
SemiAnalysis는 AWS의 AI 가속기 트레이니움이 기존에는 추론에 강점을 보였으나 연구용 학습에는 약했다고 분석했다. 앤트로픽은 트레이니움2·3에서 프로덕션 추론과 강화학습 롤아웃을 운영 중이다. AWS 뉴런팀은 PyTorch/XLA 기반의 번거로운 구조를 벗어나 이거 모드와 torch.compile, PyTorch 표준 분산 API를 지원하는 네이티브 PyTorch 백엔드 TorchNeuron으로 전환을 추진하고 있다. SemiAnalysis는 트레이니움3 랙을 직접 테스트한 결과 방향성은 긍정적이나 CUDA 생태계만큼 성숙하지는 않았고 일부 버그도 발견했다고 밝혔다. 초기 버전은 BF16 학습에 집중하며 MXFP8은 지원하지 않는다.
인텔·AMD, 원DNN으로 x86 AI 라이브러리 통합
인텔과 AMD가 20일(현지시간) 오픈소스 딥러닝 라이브러리 파이토치의 x86 CPU 최적화를 위해 협력한다고 밝혔다. 두 회사는 각자 제공해온 원DNN과 젠DNN 대신 원DNN을 x86 CPU 가속의 공통 오픈소스 라이브러리로 채택했으며, AMD는 젠DNN의 최적화 기능을 원DNN에 통합할 계획이다. AMD는 원DNN을 관리하는 UXL 재단에 운영 회원사로 신규 가입한다고도 밝혔다. 양사는 2024년 10월 결성한 x86 생태계 자문 그룹을 통해 정의한 'AI 연산 확장(ACE)' 가속 기능도 원DNN 업데이트를 통해 파이토치에서 지원할 계획이다.
아마존 토치뉴런, 파이토치 앱 트레이니엄으로 이식 지원
아마존웹서비스(AWS)가 자체 AI 반도체 트레이니엄으로 애플리케이션을 옮길 수 있는 개발자 도구 '토치뉴런'을 공개했다. 이 도구는 파이토치 기반으로 작성된 AI 앱을 코드 수정 없이 설정 변경만으로 트레이니엄 환경에서 구동하도록 지원한다. AWS는 파이토치 오픈소스 커뮤니티에 직접 참여해 특정 반도체에 결합된 코드를 제거하는 작업도 병행하고 있다. 이를 통해 엔비디아 중심으로 형성된 AI 반도체 생태계 구조에 변화를 주고 자사 칩 확산을 도모한다는 구상이다.
