หัวหน้าฝ่ายวิศวกรรม Tensorflow ยืนยัน โค้ดรองรับ AMD น่าจะเข้าโครงการหลักในปีนี้

Rajat Monga หัวหน้าฝ้ายวิศวกรรมของโครงการ Tensorflow เปิดเผยในงาน World AI Conference (WAIC) ที่เซี่ยงไฮ้ว่าภายในปีนี้ โค้ดรองรับเอเอ็มดีผ่านแพลตฟอร์ม ROCm น่าจะถูกรวมเข้ามาสู่โครงการหลักภายในปีนี้ หลังจากที่โครงการหลักรองรับเฉพาะชิปกราฟิก NVIDIA มาตั้งแต่เริ่มโครงการ

เอเอ็มดีเปิดตัว ROCm มาตั้งแต่ปลายปี 2016 แม้จะทำให้ Tensorflow ใช้งานบนชิปเอเอ็มดีได้ตั้งแต่เปิดตัว แต่ก็เป็นโค้ดที่แยกโครงการออกไปต่างหากจากโครงการหลัก โค้ด ROCm Tensorflow เวอร์ชั่นล่าสุดที่ออกมาคือเวอร์ชั่น 1.8 ขณะที่โครงการหลักอยู่ที่เวอร์ชั่น 1.10

นอกจากการรองรับชิปกราฟิกจากเอเอ็มดีแล้ว ฝั่งอินเทลเองก็มีการปรับแต่งความเร็วให้กับ Tensorflow ให้ใช้ไลบรารี MKL-DNN อยู่เช่นกัน แถมยังตามเวอร์ชั่นของ Tensorflow ได้ค่อนข้างเร็ว โดย Rajat ยืนยันว่าจะพยายามรองรับแพลตฟอร์มอื่นๆ หากมีความพร้อม แต่ก็ต้องดูความต้องการของผู้ใช้และจัดลำดับความสำคัญ

Rajat ยังเล่าถึงเหตุผลที่โอเพนซอร์ส Tensorflow ออกมา เพราะกูเกิลมีแนวทางที่จะเปิดเผยเทคโนโลยีออกมาสู่โลกภายนอกเพื่อสนับสนุนให้เทคโนโลยีก้าวไปข้างหน้าอยู่แล้ว แต่การเปิดเผยก่อนหน้านี้ เช่น Map Reduce ทำให้โลกภายนอกต้องอิมพลีเมนต์สิ่งที่กูเกิลทำไปแล้ว การเปิดโค้ดออกมาด้วยจึงน่าจะทำให้เทคโนโลยีก้าวไปได้เร็วขึ้น โดยทุกวันนี้โค้ด Tensorflow ที่กูเกิลใช้อยู่เองก็ไม่ได้ต่างจากโค้ดที่เราเห็นมากนัก นอกจากส่วนที่เฉพาะกับการใช้งานของกูเกิลเป็นการเฉพาะ เช่น การจัดการคลัสเตอร์



Topics: TensorFlowGoogleAMDArtificial Intelligence