Écosystème software AMD Instinct™ pour l'IA et les calculs hautes performances

Zyphra (entreprise spécialisée dans la superintelligence open source) et AMD collaborent pour entraîner des modèles d'IA de pointe sur les GPU AMD Instinct™ grâce à une intégration poussée avec la pile software ROCm™. Cette collaboration tire parti des principaux avantages hardware de la série Instinct (mémoire à large bande passante, VRAM plus importante et débit de calcul élevé pour les types de données clés) afin d'améliorer considérablement la vitesse d'entraînement et l'efficacité des modèles.

Les clients et la communauté open source bénéficient d'un accès à des solutions d'IA de nouvelle génération, tandis qu'AMD tire parti de la validation de son hardware et de ses software dans le cadre de l'entraînement de modèles d'IA de pointe full-stack.

Hugging Face et AMD collaborent pour accélérer le développement d'une IA ouverte et évolutive à l'aide des GPU AMD Instinct™. En tirant parti de la pile software AMD ROCm™, Hugging Face a permis une intégration jour 0 pour ses bibliothèques principales, notamment Transformers, Optimum et Text Generation Inference, contribuant ainsi à garantir une compatibilité fluide et une optimisation des performances sur les GPU AMD Instinct. Les développeurs ont la possibilité d'entraîner, d'ajuster et de déployer des millions de modèles à partir du hub de modèles Hugging Face avec une évolutivité et un débit élevés.

Cette collaboration permet aux professionnels de l'IA de prototyper et d'optimiser rapidement des applications NLP et d'IA générative, tout en démontrant la forte synergie entre l'écosystème software open source d'AMD et la volonté de Hugging Face de démocratiser l'IA de pointe.

Essential AI et AMD collaborent pour développer des capacités de raisonnement dans les grands modèles de langage grâce à une recherche et une infrastructure de pointe. À l'aide des GPU AMD Instinct™ et de la plateforme software AMD ROCm™, Essential AI a fait des découvertes révolutionnaires en matière de raisonnement d'IA qui se manifestent pendant les phases de préentraînement plutôt que de nécessiter des méthodes post-entraînement approfondies.

Cette collaboration nous permet de mieux comprendre comment certaines capacités émergent lors du préentraînement et de développer des modèles de fondation plus efficaces, capables d'effectuer un raisonnement sophistiqué avec une charge de calcul réduite, ce qui contribue à démocratiser l'accès aux capacités d'IA avancées dans les entreprises et les instituts de recherche.

La combinaison de l'architecture hautes performances des GPU AMD Instinct et du cadre de développement ouvert de ROCm offre aux chercheurs les bases de calcul nécessaires pour explorer de nouvelles frontières dans le raisonnement IA.

Z.ai et AMD collaborent pour faire progresser les capacités des grands modèles de langage en mettant l'accent sur le raisonnement et l'intelligence multimodale. Grâce aux GPU AMD Instinct™ basés sur le software AMD ROCm™, la série de modèles GLM de Z.ai bénéficie de l'écosystème ouvert d'AMD en matière de développement de l'IA, qui permet un déploiement flexible sur diverses configurations hardware.

Cette collaboration répond à la demande croissante de modèles de langage accessibles et performants dans les applications de recherche et d'entreprise, tandis que le framework AMD ROCm fournit les outils d'optimisation nécessaires pour maximiser l'efficacité de l'inférence et le débit d'entraînement des systèmes d'IA conversationnelle de nouvelle génération.

Stepfun et AMD collaborent pour faire progresser les capacités d'IA multimodale dans les technologies de génération vidéo, de modélisation 3D et d'interaction vocale. Grâce aux GPU AMD Instinct™ et à l'optimisation software AMD ROCm™, les modèles Step-Video-T2V et Step-Audio de Stepfun offrent des performances de pointe en matière de création de contenu et d'interaction homme-machine.

Cette collaboration permet aux professionnels de la création et aux entreprises d'accéder à des capacités de génération vidéo et de synthèse vocale de pointe tout en tirant parti de l'approche software ouverte d'AMD pour un déploiement et une personnalisation flexibles.

L'intégration de l'architecture GPU AMD Instinct aux capacités d'inférence distribuée d'AMD ROCm fournit l'infrastructure de calcul nécessaire aux applications IA multimodales ambitieuses de Stepfun, qui comblent le fossé entre les interactions du monde digital et du monde physique.

Cohere et AMD ont établi un partenariat stratégique pour fournir aux entreprises des solutions de modèles de langage via une infrastructure optimisée.

Dans le cadre de cette collaboration, Cohere déploie ses modèles Command, y compris Command R+, à l'aide des GPU AMD Instinct™ et de l'écosystème software ouvert AMD ROCm™. Command R+ est un modèle de langage avancé à enrichissement contextuel conçu pour offrir des performances élevées pour les cas d'utilisation en entreprise tels que l'automatisation des tâches, l'IA conversationnelle et le raisonnement complexe.

Grâce aux GPU AMD Instinct et aux frameworks et bibliothèques d'IA robustes pris en charge par AMD ROCm, ce partenariat permet aux entreprises de déployer des solutions d'IA flexibles, sécurisées et évolutives dans divers environnements professionnels. Il contribue ainsi à garantir une utilisation efficace des ressources et à répondre aux exigences en matière de confidentialité des données.

Meta et AMD collaborent pour optimiser les performances des modèles Llama à poids ouverts sur les GPU AMD Instinct™, qui offrent une efficacité exceptionnelle pour les charges de travail d'IA à grande échelle.

Grâce à une prise en charge jour 0 et à un réglage approfondi, les développeurs peuvent déployer de manière fluide les modèles d'IA Llama dans un large éventail d'applications. Cette collaboration offre à la communauté autour de l'IA des solutions open source évolutives, accélérées par les GPU AMD Instinct.

Liquid AI et AMD s'associent pour soutenir des architectures de modèles d'IA avancées qui optimisent l'entraînement et l'inférence sur les GPU AMD Instinct™. En combinant une conception innovante de modèles de base et une infrastructure boostée par AMD, les entreprises peuvent déployer l'IA générative et les systèmes de raisonnement dans des applications d'entreprise à grande échelle.

Ce partenariat contribue à garantir des charges de travail d'IA hautes performances, tout en offrant l'efficacité et l'évolutivité nécessaires pour que le secteur puisse exécuter ses propres charges de travail.

Odyssey collabore avec AMD pour exécuter ses charges de travail de modèles capables de simuler le monde réel sur les GPU AMD Instinct™ à l'aide de la plateforme software AMD ROCm™. Odyssey développe des systèmes multimodaux causaux conçus pour comprendre et simuler l'évolution du monde, notamment des expériences interactives en temps réel. Les GPU AMD Instinct et AMD ROCm fournissent une base de calcul accéléré ouverte pour ces charges de travail.

PyTorch et AMD collaborent pour offrir un développement d'IA accessible et hautes performances sur les GPU AMD Instinct™ grâce à la pile software AMD ROCm™. Grâce à sa prise en charge en amont dans PyTorch et à ses efforts soutenus de co-ingénierie, AMD assure l'optimisation des performances, une intégration fluide et une disponibilité dès le premier jour pour toutes les nouvelles fonctionnalités PyTorch sur les GPU AMD Instinct.

Cet écosystème unifié permet aux développeurs d'entraîner et de déployer efficacement des modèles sur les GPU AMD Instinct™ basés sur AMD CDNA. Grâce à une installation simplifiée, des images Docker publiques et une compatibilité avec une grande variété de modèles, AMD et PyTorch démocratisent conjointement le calcul d'IA et stimulent l'innovation dans les domaines de la recherche et des charges de travail d'IA des clients.

TensorFlow et AMD s'associent pour offrir un entraînement et une inférence d'IA hautes performances sur les GPU AMD Instinct™ via la pile open source AMD ROCm™.

Grâce aux versions officielles de TensorFlow compatibles avec ROCm et à l'intégration en amont, les développeurs peuvent entraîner et déployer de manière fluide des modèles sur les GPU AMD Instinct, afin de faire évoluer les charges de travail et d'accélérer le délai de mise en production. Les spécialistes de l'IA bénéficient ainsi d'une plus grande flexibilité, d'une efficacité accrue et de meilleures performances sur l'infrastructure GPU AMD.

JAX et AMD collaborent pour offrir un entraînement et une inférence d'IA hautes performances sur les GPU AMD Instinct™ via l'écosystème ouvert ROCm™. Grâce à la prise en charge en amont d'AMD ROCm, aux images Docker officielles et à l'intégration via OpenXLA et MLIR, les développeurs peuvent accélérer de manière fluide les calculs matriciels à grande échelle, la différenciation automatique et l'exécution de modèles dans JAX.

Cette collaboration permet aux chercheurs d'explorer les charges de travail d'IA de nouvelle génération avec un débit, une bande passante mémoire et une flexibilité open source exceptionnels sur les systèmes équipés de GPU Instinct.

ONNX Runtime et AMD collaborent via le fournisseur d'exécution MIGraphX pour proposer une inférence d'IA optimisée et indépendante des fournisseurs sur les GPU AMD Instinct™.

En intégrant les optimisations graphiques de MIGraphX aux bibliothèques AMD ROCm telles que MIOpen et rocBLAS, cette collaboration accélère les modèles ONNX dans les charges de travail de vision, de langage et multimodales. Ensemble, ils permettent une inférence à haut débit et à norme ouverte qui s'adapte efficacement à divers environnements de calcul.

DeepSpeed et AMD collaborent pour permettre l'entraînement distribué à grande échelle sur les GPU AMD Instinct™ grâce à l'optimisation du software AMD ROCm™.

Cette collaboration soutient les entreprises et les institutions de recherche dans l'entraînement de modèles de transformeurs et de grands modèles de langage avec une surcharge mémoire réduite et un débit d'entraînement amélioré.

L'intégration de la mémoire à large bande passante des GPU AMD Instinct aux capacités d'entraînement distribué d'AMD ROCm permet aux chercheurs de développer des modèles à grande échelle tout en conservant la rentabilité des flux de travail d'entraînement d'IA à grande échelle.

MLIR et AMD collaborent dans le cadre des projets MLIR-AIE et rocMLIR pour offrir une compilation optimisée sur différentes architectures hardware AMD. Basé sur le framework LLVM et intégré à la pile software AMD ROCm™, rocMLIR fournit une représentation intermédiaire à plusieurs niveaux qui permet des optimisations avancées pour les opérations de convolution, GEMM et d'attention sur les GPU AMD Instinct™ et les processeurs AI Engine.

Cette collaboration rationalise la génération de code, la fusion et le partitionnement des modèles grâce à des passes d'optimisation testées en production, permettant aux développeurs d'atteindre des performances et une efficacité élevées sur les plateformes de calcul hétérogènes d'AMD.

OpenXLA et AMD collaborent en tant que membres fondateurs de l'écosystème de compilateurs de machine learning open source.

Cette collaboration, qui s'appuie sur l'intégration des GPU AMD Instinct™ et du software AMD ROCm™, permet de créer une infrastructure ML multiplateforme qui réduit la dépendance vis-à-vis des fournisseurs et démocratise l'accès aux calculs hautes performances. Elle offre aux développeurs une technologie de compilation unifiée qui relie les frameworks TensorFlow, PyTorch et JAX sur diverses plateformes hardware et stimule l'innovation grâce à des normes ouvertes qui éliminent la fragmentation software dans l'écosystème ML.

IREE (Intermediate Representation Execution Environment) collabore avec AMD en tant que contributeur fondateur du framework de compilation de bout en bout basé sur MLIR qui cible les GPU AMD Instinct™ via la prise en charge du backend ROCm™/HIP.

Cette collaboration permet aux développeurs de déployer des modèles de machine learning sur diverses architectures hardware AMD, des accélérateurs de centre de données aux appareils à l'edge, en utilisant une représentation intermédiaire unifiée. Cette collaboration fournit à la communauté ML des outils open source pour compiler des modèles à partir de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow et JAX afin qu'ils fonctionnent efficacement sur le hardware AMD tout en conservant la portabilité des performances.

Via l'intégration ROCm et les contributions d'AMD au projet AI & Data Foundation de la Linux Foundation, IREE propose une génération de code optimisée pour les GPU AMD Instinct qui prend en charge des charges de travail ML complexes, notamment les formes dynamiques, le contrôle de flux et les fonctionnalités de modèles avancées.

Triton et AMD s'associent pour offrir une inférence d'IA hautes performances et évolutive sur les GPU AMD Instinct™ grâce à une intégration approfondie à la pile software AMD ROCm™. Avec une prise en charge complète de Triton Inference Server, y compris les backends pour vLLM et d'autres frameworks de pointe, cette collaboration permet le déploiement fluide de grands modèles de langage et de charges de travail de deep learning sur le hardware AMD.

En combinant des capacités de calcul ouvertes et économiques avec des pipelines d'inférence optimisés et un service de modèles flexible, Triton et AMD permettent aux développeurs et aux clients d'accélérer l'IA en production dans les environnements cloud et sur site.

La plateforme alimentée par l'IA de Makora génère et optimise automatiquement des noyaux HIP et Triton hautes performances pour les GPU AMD Instinct™, éliminant ainsi le besoin d'expertise manuelle en programmation GPU de bas niveau.

En ciblant directement le hardware AMD, y compris les GPU AMD Instinct™ MI355X via AMD ROCm™ et le profilage rocprof-compute, Makora permet aux développeurs de déployer des modèles d'IA avec des performances optimales, sans nécessiter d'expertise spécialisée en ingénierie HIP.

La plateforme comble le fossé d'optimisation des noyaux entre les fournisseurs de hardware, aidant les clients à maximiser le débit et à réduire les coûts d'inférence sur les GPU AMD Instinct, tout en maintenant une portabilité complète entre les architectures.

Wafer et AMD collaborent pour faire progresser l'inférence IA hautes performances sur les GPU AMD Instinct™. S'appuyant sur la pile software AMD ROCm™ et les bibliothèques optimisées, Wafer applique une ingénierie de performance basée sur l'IA pour le profilage, la quantification, les frameworks de service, les stratégies de décodage, les configurations de déploiement et les noyaux GPU pour les modèles à poids ouverts. Ce travail permet d'identifier et de résoudre les goulets d'étranglement dans la pile d'inférence, en prenant en charge des déploiements de l'IA générative évolutifs et adaptés à la charge de travail sur les GPU AMD Instinct.

Pebble et AMD collaborent pour optimiser l'efficacité de l'inférence LLM sur les GPU AMD Instinct™. À l'aide du software AMD ROCm™ et de vLLM, la plateforme Sonar de Pebble identifie les paramètres de puissance et de performances qui améliorent le débit et les jetons par watt pour les charges de travail d'inférence.

Pebble a constaté des gains en matière de débit et de jetons par watt lors de ses évaluations et continue de travailler sur l'intégration avec l'écosystème software AMD Instinct.

vLLM et AMD collaborent pour mettre en œuvre une inférence LLM à haut débit et à faible consommation de mémoire sur les GPU AMD Instinct™.

Grâce à l'intégration d'AMD ROCm™, à des optimisations avancées des noyaux et à la prise en charge des modèles les plus avancés, cette collaboration permet un déploiement évolutif et à faible temps de latence de l'IA générative dans les environnements de recherche et de production.

Fireworks AI et AMD collaborent pour proposer une inférence d'IA hautes performances sur les GPU AMD Instinct™ grâce à une intégration poussée à la plateforme software AMD ROCm™. La plateforme d'inférence de Fireworks AI tire parti des GPU AMD Instinct pour fournir un service de modèles d'IA à faible temps de latence, rentable et hautement évolutif dans les environnements cloud et d'entreprise.

Optimisée avec des noyaux GPU personnalisés, tels que FireAttention, pour les GPU AMD Instinct, cette collaboration permet de réduire considérablement les coûts par rapport à d'autres implémentations.

Elle combine la puissance de calcul parallèle d'AMD et le moteur d'inférence optimisé de Fireworks pour offrir une infrastructure d'IA rapide, fiable et économe en énergie. Elle consolide ainsi la position des GPU AMD Instinct en tant que plateformes de premier plan pour les déploiements d'IA générative de nouvelle génération.

La collaboration entre Kog AI et AMD permet d'accélérer considérablement l'inférence et de générer des jetons plus rapidement sur les GPU AMD Instinct™ par rapport aux moteurs d'inférence traditionnels.

L'optimisation AMD ROCm™ permet au moteur d'inférence de Kog de résoudre les problèmes critiques de temps de latence dans les flux de travail agentiques, les applications vocales et le gaming qui nécessitent un traitement séquentiel des jetons.

Cette collaboration permet aux entreprises de déployer des applications d'IA à haut débit avec une rentabilité accrue, tout en tirant parti de l'architecture des GPU AMD Instinct et des frameworks AMD ROCm pour l'optimisation de l'inférence en temps réel.

Développé par Moonshot AI, Mooncake est compatible avec les principaux systèmes d'inférence LLM, notamment vLLM et SGLang, qui prennent en charge l'intégration du hardware AMD. Grâce à son architecture désagrégée centrée sur KVCache et à son moteur de transfert, Mooncake permet un traitement efficace des grands modèles de langage compatibles avec AMD ROCm™.

Cette collaboration jette les bases de déploiements d'inférence évolutifs qui peuvent tirer parti des GPU AMD Instinct™ pour les scénarios à contexte long. Elle permet d'améliorer considérablement le débit tout en maintenant les objectifs de niveau de service pour les applications d'IA de production.

ElioVP accélère l'innovation IA au sein de l'écosystème AMD en développant des suites d'optimisation pour les GPU AMD Instinct™ et le software AMD ROCm™. Grâce à des images Docker spécialisées et à des optimisations de framework pour des modèles populaires tels que DeepSeek-R1, ElioVP rationalise le déploiement de modèles d'IA à grande échelle sur du hardware AMD.

Cette collaboration fournit aux développeurs des solutions prêtes à l'emploi qui libèrent les capacités des modèles de langage de pointe sur les accélérateurs AMD, prenant en charge à la fois l'expérimentation et les scénarios de déploiement de production au sein de l'écosystème d'IA AMD.

Bud Ecosystem et AMD s'associent pour déployer la plateforme Enterprise AI Management Platform de Bud, une plateforme intégrée de bout en bout des puces aux agents, au service des charges de travail d'IA d'entreprise exécutées sur les GPU AMD Instinct™.

En s'appuyant sur l'infrastructure accélérée AMD et la pile software ouverte AMD ROCm™, la plateforme de Bud offre des capacités d'inférence multimodale, un déploiement dans des environnements sur site, hybrides, cloud souverain et edge, ainsi qu'une gouvernance et une observabilité unifiées depuis un point de contrôle unique.

Grâce à cette collaboration, les entreprises des services financiers, publics, industriels et de la vente au détail passent de la phase pilote à la production en seulement quelques jours, avec un contrôle souverain des données, des économies unitaires prévisibles et une dynamique d'amélioration continue, où chaque charge de travail renforce la précision et l'efficacité.

ClearML et AMD collaborent pour accélérer les flux de travail d'IA d'entreprise de bout en bout à chaque phase de la production d'IA/de ML sur les GPU AMD Instinct™.

La plateforme d'infrastructure d'IA de ClearML, entièrement intégrée aux GPU AMD Instinct et à la pile software AMD ROCm™, est une solution unifiée à trois niveaux qui gère les clusters de GPU dans tous les environnements. Elle offre un workbench d'IA complet doté de capacités d'orchestration et permet un déploiement rapide et sécurisé des modèles, applications et agents d'IA.

Ensemble, ClearML et AMD permettent aux entreprises de rationaliser tout le cycle de vie de l'IA, d'optimiser l'utilisation des GPU AMD Instinct et de mettre en place des solutions innovantes et économiques pour la production à grande échelle.

Rapt AI et AMD collaborent pour maximiser l'utilisation des GPU et accélérer le déploiement de l'IA sur les GPU AMD Instinct™. À travers une virtualisation à grain fin et une orchestration en temps réel, Rapt AI alloue de manière dynamique les ressources de GPU AMD Instinct entre les charges de travail simultanées d'entraînement, de réglage fin et d'inférence, ce qui permet de garantir des performances optimales, une rentabilité et une conformité aux SLA dans les environnements cloud et sur site.

Tirant parti de la puissance de calcul et de la bande passante mémoire élevées des GPU AMD Instinct, le regroupement intelligent des charges de travail et le partage automatisé des ressources de Rapt améliorent considérablement le débit et la densité des modèles.

Ensemble, AMD et Rapt permettent aux entreprises de créer, d'optimiser et de déployer des modèles d'IA jusqu'à 4 fois plus rapidement, améliorant ainsi l'efficacité globale du pipeline tout en réduisant les frais généraux liés à l'infrastructure.

Mirantis collabore avec AMD via la plateforme k0rdent afin de fournir une orchestration Kubernetes adaptée aux GPU dans les environnements bare metal, hybrides et edge.

Grâce à la prise en charge complète d'AMD ROCm™ et à l'intégration d'AMD GPU Operator, cette collaboration simplifie le déploiement et la gestion des charges de travail d'IA/de calculs hautes performances en automatisant les mises à jour des pilotes et des piles, le partitionnement des ressources et l'évolutivité.

Ensemble, ces solutions aux entreprises une infrastructure cloud native rationalisée pour l'orchestration de l'IA/du ML qui accélère les flux de travail DevOps et améliore l'efficacité des clusters sur le hardware AMD Instinct.

dstack et AMD s'associent pour simplifier et accélérer l'orchestration de l'IA sur les GPU AMD Instinct™. L'intégration étroite d'AMD ROCm™ et la prise en charge du hardware AMD permettent au plan de contrôle natif de l'IA de dstack de gérer les charges de travail conteneurisées, ce qui élimine une grande partie de la complexité de Kubernetes ou Slurm.

Avec la prise en charge des expériences, de l'entraînement et de l'inférence de ML, dstack assure une orchestration unifiée dans les environnements cloud et sur site, en provisionnant et en libérant efficacement les ressources d'infrastructure.

Cette collaboration offre aux développeurs un accès plug-and-play à des déploiements d'IA évolutifs sur les GPU AMD Instinct. Ainsi, elle réduit les frictions opérationnelles et les coûts tout en offrant flexibilité et portabilité.

UbiOps et AMD collaborent à la mise en production d'une inférence d'IA hautes performances et évolutive à l'aide des GPU AMD Instinct™. En tant que plateforme de déploiement et de service puissante, UbiOps tire parti des GPU AMD Instinct pour gérer des charges de travail à grande échelle et gourmandes en ressources de calcul avec une vitesse et une efficacité exceptionnelles.

Grâce à cette intégration, les utilisateurs bénéficient d'une exécution rapide des modèles, de coûts d'infrastructure réduits et de performances robustes, même pour les scénarios d'inférence les plus exigeants.

Cette collaboration permet aux développeurs et aux clients de déployer des solutions d'IA de pointe à grande échelle avec confiance et fiabilité.

AMD et Saturn Cloud s'efforcent de faciliter l'utilisation de la capacité des GPU AMD Instinct™ dans les clouds en combinant la pile software ouverte AMD ROCm™ pour l'IA et les calculs hautes performances avec la plateforme MLOps « code-first » de Saturn Cloud.

AMD fournit les GPU AMD Instinct et la pile AMD ROCm (pilotes, outils, bibliothèques et intégrations de frameworks), tandis que Saturn Cloud propose à la fois un service SaaS hébergé unifié, déployé dans l'environnement propre à Saturn Cloud, et Saturn Cloud Enterprise, un déploiement à locataire unique installé directement dans le compte AWS, Azure, GCP, Oracle, Nebius, Crusoe ou tout autre compte cloud pris en charge de chaque client.

Les équipes peuvent rapidement prototyper des charges de travail basées sur AMD ROCm sur le service hébergé, puis passer à une installation Enterprise dédiée pour la production, de sorte que les données, le réseau et les ressources GPU restent dans leur propre cloud tout en continuant à utiliser les mêmes notebooks, tâches et flux de travail de déploiement.

Ce modèle conjoint facilite l'adoption à grande échelle des GPU AMD Instinct et d'AMD ROCm et offre à l'industrie une voie claire et réglementée, de l'évaluation à la production, sur une infrastructure d'IA ouverte et multi-fournisseurs.

SGLang et AMD s'associent pour accélérer le développement et l'inférence de modèles de langage de nouvelle génération sur les GPU AMD Instinct™. Optimisé pour l'interaction et le raisonnement de LLM hautes performances, SGLang fonctionne efficacement sur le hardware AMD grâce à une intégration étroite à la pile software AMD ROCm™.

Ce partenariat offre des performances à faible temps de latence et à haut débit pour des cas d'utilisation avancés tels que la génération de code, le dialogue multi-tours, la génération à enrichissement contextuel (RAG) et bien plus encore. Il apporte aux développeurs une solution ouverte et évolutive qui leur permet d'expérimenter, d'itérer et de déployer de puissants modèles de langage dans le domaine de la recherche en IA et des applications client.

Embedded LLM et AMD collaborent via la plateforme de monétisation TokenVisor, spécialement conçue pour les GPU AMD Instinct™ au sein de l'écosystème neocloud. Lancée lors de la conférence Advancing AI 2025 d'AMD, TokenVisor permet aux fournisseurs de GPU de déployer, gérer et monétiser des services LLM avec une tarification personnalisée, une surveillance en temps réel et des capacités de facturation automatisées.

Cette collaboration accélère le retour sur investissement dans l'infrastructure d'IA d'AMD tout en fournissant des outils de gestion de niveau professionnel qui exploitent les frameworks AMD ROCm™ pour une orchestration des charges de travail et une allocation des ressources efficaces.

Seekr et AMD s'associent via Oracle Cloud Infrastructure pour offrir des solutions d'IA fiables en utilisant les GPU AMD Instinct™ MI300X pour les applications d'entreprise et gouvernementales.

Grâce à la plateforme SeekrFlow™ et à l'optimisation AMD ROCm™, cette collaboration permet un déploiement sécurisé et fluide de l'IA agentique avec des capacités d'explicabilité avancées pour les secteurs stratégiques, notamment les services satellitaires et les applications de sécurité nationale.

Cette collaboration permet aux entreprises de disposer d'alternatives économiques pour le traitement de décennies d'images et de données de capteurs, tout en préservant la souveraineté des données et en respectant les normes de sécurité requises pour les cas d'utilisation gouvernementaux et d'entreprise.

Grâce à l'accélération hardware AMD et aux frameworks AMD ROCm, Seekr fournit des modèles de fondation vision-langage de nouvelle génération optimisés pour les déploiements à l'edge et les scénarios d'entraînement multi-nœuds.

LlamaIndex collabore avec AMD via l'intégration AMD ROCm™ pour créer des applications de génération à enrichissement contextuel (RAG) sur les GPU AMD Instinct™ et les cartes graphiques Radeon™.

Cette collaboration permet aux développeurs de créer des pipelines d'IA complets, de la saisie de documents aux moteurs de requête, en utilisant le framework LlamaIndex avec l'accélération hardware AMD. Cette collaboration fournit aux chercheurs et aux développeurs des outils pour créer des applications d'IA augmentées par la connaissance, notamment des chatbots, des systèmes de questions-réponses et des agents d'IA, tout en tirant parti des capacités de calcul GPU économiques d'AMD.

Grâce à la compatibilité d'AMD ROCm avec des moteurs d'inférence populaires tels qu'Ollama, les utilisateurs de LlamaIndex bénéficient de performances améliorées pour les flux de travail RAG dans divers environnements de calcul AMD, notamment les déploiements d'entreprise et les applications à l'edge.

Canonical et AMD s'associent pour offrir une plateforme d'IA sécurisée et professionnelle sur Ubuntu, en tirant parti des GPU AMD Instinct™. Grâce à l'intégration software AMD ROCm™ et à la prise en charge optimisée des pilotes, cette collaboration permet une accélération transparente des GPU pour les charges de travail d'IA dans les environnements Linux.

L'infrastructure conteneurisée de Canonical et les GPU hautes performances d'AMD offrent aux équipes informatiques une base stable et évolutive pour déployer et gérer des applications d'IA, en combinant performances, fiabilité et sécurité dans les environnements de production.

Red Hat et AMD collaborent pour accélérer l'innovation en matière d'IA d'entreprise en intégrant la prise en charge des GPU AMD Instinct™ dans les plateformes cloud hybride et Kubernetes de Red Hat.

Grâce à l'activation complète des GPU AMD Instinct dans Red Hat OpenShift AI et à la prise en charge immédiate du nouveau serveur d'inférence d'IA de Red Hat, ce partenariat permet le déploiement de modèles d'IA évolutifs et hautes performances dans des environnements sur site et multicloud.

La combinaison du hardware GPU de pointe d'AMD et de la pile software de niveau entreprise de Red Hat offre aux entreprises une plus grande flexibilité, de meilleures performances et un choix plus large pour le déploiement de charges de travail d'inférence d'IA avancées.

SUSE et AMD s'associent pour offrir une prise en charge complète de Linux et Kubernetes pour les GPU AMD Instinct™ et AMD ROCm™, adaptée aux besoins des entreprises. Cette collaboration offre aux entreprises des plateformes open source stables et professionnelles pour les charges de travail d'IA et de calculs hautes performances grâce à la gestion native des paquets, à la prise en charge des référentiels officiels et à l'orchestration intégrée des conteneurs via SUSE AI, une plateforme d'IA d'entreprise ouverte basée sur Rancher Prime.

Cette collaboration permet aux entreprises de déployer des applications d'IA au sein d'une infrastructure SUSE tout en tirant parti de l'écosystème open source d'AMD pour un calcul GPU économique. Grâce à l'intégration d'AMD ROCm à SUSE Linux Enterprise Server (SLES), les entreprises accèdent à des capacités améliorées pour le développement de l'IA/du ML, les calculs hautes performances et le déploiement de charges de travail cloud natives dans les environnements de centres de données et à l'edge.

Vmware by Broadcom et AMD travaillent ensemble à faire progresser l'intelligence artificielle pour les entreprises grâce à une infrastructure d'IA privée, sécurisée et hautement performante. Nous travaillons constamment à améliorer la manière dont VMware Cloud Foundation (VCF) s'intègre avec les software IA d'entreprise d'AMD et les GPU AMD Instinct™.

Cette collaboration favorisera la confidentialité et la sécurité de l'infrastructure, simplifiera sa gestion et rationalisera le déploiement de modèles d'IA pour les entreprises.

Docker et AMD collaborent via la prise en charge de conteneurs pour le software AMD ROCm™ et l'accélération GPU AMD Instinct™ dans des environnements conteneurisés.

Cette collaboration permet aux développeurs de créer, déployer et faire évoluer des applications d'IA en utilisant des conteneurs Docker, tout en exploitant la puissance des GPU AMD Instinct. Elle offre une conteneurisation standardisée pour les charges de travail d'IA AMD, ce qui permet un déploiement portable et évolutif dans divers environnements de calcul.

L'écosystème Kubernetes s'associe à AMD grâce à l'intégration d'AMD ROCm™ et à la prise en charge des GPU AMD Instinct™ via des opérateurs et des modules complémentaires sur les appareils.

Cette collaboration permet l'orchestration de conteneurs pour les charges de travail d'IA qui exploitent des accélérateurs AMD au sein de clusters Kubernetes.

Ce partenariat offre aux entreprises des capacités de déploiement natives du cloud pour les applications d'IA optimisées par AMD, permettant ainsi un déploiement d'infrastructure d'IA évolutif et facile à gérer.

Ensemble, CIQ et AMD offrent Rocky Linux optimisé par AMD avec des pilotes GPU AMD Instinct™ prévalidés ainsi que le software AMD ROCm™ préintégré. Cette solution permet aux entreprises et aux centres de calculs hautes performances de déployer dès le premier jour des infrastructures d'IA et de calculs hautes performances propulsées par AMD, sans intégration personnalisée.

Cette collaboration couvre l'ensemble de la pile d'infrastructure open source de CIQ : Rocky Linux pour le système d'exploitation, Warewulf Pro pour le provisionnement des clusters, Fuzzball pour l'orchestration des charges de travail et Apptainer pour la conteneurisation. Chaque couche est validée et prise en charge pour les déploiements sur les GPU AMD Instinct.

Déjà officiellement inclus dans la matrice de compatibilité AMD ROCm pour les GPU AMD Instinct MI300X et MI300A, Rocky Linux est désormais renforcé par un support de niveau entreprise, une gestion complète du cycle de vie et une alternative open source reproductible aux solutions Linux propriétaires.

DriveNets et AMD offrent une architecture de référence complète et validée pour la mise en réseau IA, offrant une alternative ouverte et hautes performances à la pile verticale de NVIDIA.

Les GPU AMD Instinct MI355X et MI455X et les cartes réseau AMD Pensando Pollara, associés à la structure Ethernet planifiée de DriveNets, offrent une pile réseau entièrement intégrée, optimisée pour l'entraînement et l'inférence de l'IA à grande échelle.

Les optimisations RCCL personnalisées de DriveNets pour AMD Instinct réduisent le temps de latence des communications collectives, ce qui favorise une utilisation accrue des GPU et un coût par jeton réduit dans les charges de travail distribuées.

En tant qu'alternative Ethernet ouverte et normalisée aux outils propriétaires, la solution commune offre aux concepteurs de clusters les performances d'une pile intégrée verticalement, avec un TCO (coût total de possession) réduit, sans dépendance vis-à-vis d'un seul fournisseur et prête à être déployée en production aujourd'hui.

Ansys, qui fait désormais partie de Synopsys, collabore avec AMD pour optimiser les software de mécanique des fluides numérique Ansys Fluent® et d'analyse des éléments finis Ansys Mechanical™ pour les GPU AMD Instinct™ et les plateformes AMD ROCm™.

Ce partenariat permet aux charges de travail de simulation d'ingénierie de tirer parti de l'accélération GPU AMD pour des performances de résolution plus rapides et des capacités de modélisation plus importantes.

Cette collaboration offre aux ingénieurs des alternatives économiques pour les flux de travail de simulation à calcul intensif, tout en maintenant les normes de précision et de fiabilité.

Cholla et AMD collaborent pour faire progresser la simulation astrophysique accélérée par les GPU AMD Instinct™. Initialement développé pour les études à grande échelle sur la formation des galaxies, Cholla, code hydrodynamique massivement parallèle et natif GPU, a été porté avec succès de CUDA vers la plateforme AMD ROCm™ HIP pour les GPU AMD Instinct.

Cette transition a permis d'obtenir des performances élevées sur les GPU AMD Instinct, même sans optimisation approfondie, ce qui souligne l'efficacité de la couche de traduction HIP et son évolutivité pour le hardware AMD Instinct de nouvelle génération.

Grâce à l'écosystème software ouvert de ROCm et à la puissance de calcul des GPU AMD Instinct, les chercheurs peuvent exécuter des simulations cosmologiques haute résolution sur des systèmes exascale tels que Frontier, ce qui accélère les découvertes en astrophysique et ouvre la voie à l'informatique scientifique ouverte et hautes performances.

Amber et AMD s'associent pour accélérer les simulations biomoléculaires sur les GPU AMD Instinct™ grâce à l'intégration du software AMD ROCm™. Suite de dynamique moléculaire de pointe pour la chimie informatique et la découverte de médicaments, Amber a été optimisée pour fonctionner efficacement sur la plateforme software AMD ROCm. Elle offre des performances accélérées par GPU dans les domaines de la dynamique moléculaire, de la mécanique quantique/mécanique moléculaire et des simulations à pH constant.

Grâce à la puissance des GPU AMD Instinct, les chercheurs peuvent exécuter des simulations à grande échelle et de haute précision avec une vitesse et une évolutivité améliorées.

Cette collaboration offre à la communauté des sciences de la vie des alternatives informatiques hautes performances ouvertes et rentables pour la conception de médicaments, le repliement des protéines et la recherche biomoléculaire.

Chroma et AMD collaborent pour faire avancer les simulations de chromodynamique quantique (QCD) sur réseau accélérées par GPU sur les GPU AMD Instinct™. Partie intégrante de la pile software du projet américain Quantum Chromodynamics Project, Chroma, un code de simulation hydrodynamique hautes performances natif pour GPU, a été conteneurisé et optimisé dans le cadre de l'initiative Infinity Hub d'AMD, avec une prise en charge complète du software AMD ROCm™ pour les GPU AMD Instinct.

Cette collaboration permet aux chercheurs en physique théorique d'effectuer des simulations de chromodynamique quantique à grande échelle, depuis des stations de travail à nœud unique jusqu'à des clusters à nœuds multiples. Ils peuvent ainsi utiliser du hardware AMD économique tout en préservant la compatibilité avec les flux de travail de recherche établis.

En tirant parti de l'écosystème software ouvert AMD ROCm et de la puissance des GPU AMD Instinct, les chercheurs peuvent réaliser des calculs de théorie des champs sur réseau prêts pour la production avec une résolution, une évolutivité et un débit supérieurs.

CP2K et AMD s'associent pour accélérer les simulations de chimie quantique et de science des matériaux sur les GPU AMD Instinct™. Grâce à l'intégration complète d'AMD ROCm™ et à des versions optimisées reposant sur le compilateur AMD Optimizing C/C++ Compiler (AOCC), cette collaboration permet des calculs de théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) accélérés par GPU, des simulations de dynamique moléculaire et des modélisations à l'état solide sur le hardware AMD.

Disponible en tant que conteneurs optimisés sur AMD Infinity Hub, CP2K offre un déploiement rationalisé pour les charges de travail de calculs hautes performances (HPC). En tirant parti des bibliothèques AMD ROCm telles que hipFFT et hipBLAS, et en optimisant le parallélisme multi-nœuds, les chercheurs obtiennent des gains de vitesse substantiels par rapport aux exécutions sur CPU uniquement.

Cette collaboration permet aux spécialistes de la chimie numérique et des matériaux de disposer d'outils évolutifs et économiques pour étudier les systèmes périodiques, les structures de cristaux et les réactions chimiques complexes dans divers environnements de recherche.

MIMD Lattice Computation (MILC) et AMD collaborent pour accélérer la recherche sur la chromodynamique quantique sur réseau (QCD) sur les GPU AMD Instinct™. Pris en charge par la pile software open source AMD ROCm™, le code de simulation parallèle de MILC a été adapté pour tirer parti de l'accélération GPU d'AMD pour les calculs de Monte-Carlo à grande échelle en physique des particules et nucléaire.

Les chercheurs utilisent les GPU AMD Instinct pour effectuer rapidement et efficacement des calculs de théorie de jauge sur réseau tout en conservant la précision requise pour les études QCD.

Cette collaboration offre aux physiciens un accès évolutif et économique à des ressources informatiques hautes performances. Elle permet ainsi de faire progresser la recherche fondamentale sur le comportement des quarks, des gluons et la structure de la matière.

GROMACS et AMD collaborent pour accélérer les simulations de dynamique moléculaire sur les GPU AMD Instinct™ grâce à l'intégration complète d'AMD ROCm™ et à l'optimisation du backend SYCL.

Cette collaboration permet aux chercheurs d'effectuer des simulations hautes performances de protéines, d'acides nucléiques et de membranes lipidiques sur le hardware AMD, avec des performances comparables à celles des implémentations HIP natives. Grâce au runtime AdaptiveCpp (anciennement hipSYCL), au compilateur LLVM et aux bibliothèques AMD ROCm telles que hipFFT et hipBLAS, GROMACS s'adapte efficacement aux environnements à nœud unique et aux clusters multi-GPU, y compris les systèmes tels que le supercalculateur LUMI basé sur les GPU AMD Instinct.

Grâce aux conteneurs AMD Infinity Hub et à l'écosystème software ouvert AMD ROCm, les chercheurs bénéficient d'une solution rationalisée et rentable pour la modélisation biomoléculaire à grande échelle, la découverte de médicaments et la recherche biophysique.

LAMMPS et AMD collaborent pour accélérer les simulations de dynamique moléculaire à grande échelle sur les GPU AMD Instinct™ grâce à la plateforme AMD ROCm™. LAMMPS (Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator) exploite l'accélération GPU AMD via les packages Kokkos et GPU, tous deux activés par le modèle de programmation HIP.

Cette intégration permet aux chercheurs de réaliser des simulations pour la science des matériaux, la physique de la matière molle et les systèmes biomoléculaires avec une évolutivité et des performances exceptionnelles. Grâce à l'optimisation ROCm et à la puissance des GPU AMD Instinct, LAMMPS permet une exécution parallèle efficace sur des systèmes à nœud unique et à nœuds multiples, y compris des machines exascale telles que Frontier.

Grâce aux conteneurs AMD Infinity Hub et à l'écosystème de développeurs d'AMD ROCm, les scientifiques bénéficient d'outils flexibles et économiques pour explorer les phénomènes à l'échelle atomique, les propriétés mécaniques et les transitions de phase dans des matériaux complexes.

NAMD et AMD collaborent pour accélérer les simulations biomoléculaires à grande échelle sur les GPU AMD Instinct™ grâce à une intégration complète avec la plateforme AMD ROCm™.

Développé par le groupe de biophysique théorique et informatique de l'université de l'Illinois, NAMD est un programme de dynamique moléculaire hautement évolutif utilisé pour simuler de grands systèmes biologiques tels que les protéines, les membranes et les virus.

Grâce à ROCm et au framework HIP, NAMD a été optimisé pour fonctionner efficacement sur les GPU AMD Instinct, ce qui permet d'obtenir des gains significatifs en termes de performances et d'efficacité énergétique. En tirant parti de la puissance des GPU AMD Instinct, NAMD prend en charge les modes de déchargement GPU et de résidence GPU pour des performances optimales à différentes échelles de simulation.

Cette collaboration permet aux chercheurs du secteur universitaire et de l'industrie de disposer d'outils économiques et performants pour étudier le repliement des protéines, les interactions médicamenteuses et la dynamique biomoléculaire complexe.

SPECFEM3D Cartesian et AMD s'associent pour accélérer les simulations sismiques à grande échelle sur les GPU AMD Instinct™ grâce à une intégration complète avec la plateforme software AMD ROCm™.

Cette collaboration apporte l'accélération GPU à SPECFEM3D à l'aide du framework de programmation HIP, afin de faciliter le déploiement sur les GPU AMD Instinct. En déchargeant les calculs de propagation des ondes sismiques et de modélisation des tremblements de terre sur des GPU, les chercheurs obtiennent des gains de performance significatifs pour l'inversion de forme d'onde complète et l'imagerie sismique 3D haute résolution.

Grâce aux bibliothèques optimisées d'AMD ROCm et à l'évolutivité multi-GPU, les géophysiciens peuvent mener des études avancées sur la mécanique sismique, l'analyse des risques sismiques et l'exploration souterraine sur du hardware AMD économique et hautes performances, qui s'adapte parfaitement aux clusters locaux comme aux systèmes exascale tels que Frontier et LUMI.

OpenMM et AMD collaborent pour accélérer les simulations de dynamique moléculaire sur les GPU AMD Instinct™ grâce à une intégration complète avec la plateforme software open source AMD ROCm™.

En tirant parti du framework HIP, OpenMM offre une accélération GPU native sur le hardware AMD Instinct pour les simulations biomoléculaires et scientifiques hautes performances.

Cette collaboration permet aux chercheurs d'effectuer des simulations personnalisées avec des mises en œuvre de champs de force flexibles et des algorithmes avancés pour la découverte de médicaments, l'ingénierie des protéines et la recherche biophysique.

Grâce aux bibliothèques optimisées AMD ROCm et à la prise en charge des GPU AMD Instinct, OpenMM fournit une plateforme ouverte, évolutive et rentable pour la modélisation moléculaire à grande échelle dans les environnements de recherche universitaires, gouvernementaux et pharmaceutiques.

Stone Ridge Technology et AMD collaborent pour accélérer la simulation de réservoir hautes performances sur les GPU AMD Instinct™ grâce à la plateforme software AMD ROCm™. Le software phare ECHELON de Stone Ridge Technology a été optimisé pour offrir des performances natives sur GPU AMD Instinct.

Cette collaboration fournit au secteur de l'énergie des fonctionnalités de simulation avancées et évolutives pour la modélisation souterraine complexe, y compris pour la récupération des hydrocarbures, la capture du carbone et le stockage de l'hydrogène.

Grâce aux outils de développement AMD ROCm, aux bibliothèques mathématiques optimisées et à l'architecture de GPU AMD Instinct à large bande passante, ECHELON offre des performances et une rentabilité exceptionnelles sur les systèmes de calculs hautes performances modernes. Les clients bénéficient ainsi d'alternatives ouvertes et flexibles pour les charges de travail scientifiques et techniques à grande échelle.

OpenFold et AMD collaborent pour accélérer la prédiction ouverte et évolutive de la structure des protéines grâce à l'informatique hautes performances. Optimisé pour les GPU AMD Instinct™ et l'ensemble software open-source AMD ROCm™, OpenFold permet aux chercheurs d'entraîner et de déployer des modèles de deep learning pour la biologie structurale avec une efficacité exceptionnelle.

Cette collaboration soutient des pipelines de modélisation de protéines à grande échelle tels qu'ElMerFold sur des supercalculateurs comme Frontier et El Capitan, ce qui permet d'atteindre un débit sans précédent pour la prédiction des structures et la recherche en bio-informatique.

Grâce à la combinaison de l'écosystème software ouvert et de l'accélération GPU économe en énergie d'AMD, OpenFold et AMD font progresser la science ouverte et accélèrent les découvertes dans le domaine du développement de médicaments et de la biologie moléculaire

QMCPACK et AMD collaborent pour accélérer les simulations quantiques Monte-Carlo sur les GPU AMD Instinct™ via la plateforme software AMD ROCm™. QMCPACK est une suite open source de premier plan destinée aux calculs de structure électronique et à plusieurs corps. Elle a été optimisée pour tirer parti des GPU AMD Instinct grâce à l'amélioration des noyaux, à une gestion avancée de la mémoire et à une exécution multi-GPU évolutive.

Les compilateurs, les bibliothèques mathématiques et la mémoire GPU à large bande passante AMD ROCm permettent aux chercheurs d'obtenir des gains de performances substantiels sur les charges de travail en chimie quantique et en science des matériaux.

Cette collaboration permet aux spécialistes de la physique et de la chimie numériques d'effectuer des simulations quantiques à grande échelle, que ce soit sur des stations de travail individuelles ou des supercalculateurs de classe mondiale, à l'aide de l'écosystème informatique hautes performances ouvert d'AMD.

Devito et AMD collaborent pour accélérer l'imagerie sismique et la géophysique computationnelle sur les GPU AMD Instinct™ grâce à une intégration complète avec la plateforme software AMD ROCm™.

Développé comme un framework Python de haut niveau pour les calculs par différences finies, Devito génère automatiquement un code parallèle optimisé à l'aide de backends tels que HIP, MPI et OpenMP afin d'offrir des performances de pointe sur le hardware AMD.

Cette collaboration permet aux géoscientifiques d'effectuer des modélisations sismiques haute résolution, une inversion de forme d'onde complète et une imagerie souterraine de manière efficace sur les GPU AMD Instinct et les CPU pour serveur AMD EPYC™. Grâce à l'écosystème software ouvert AMD ROCm, Devito allie la productivité des développeurs à une accélération GPU évolutive. Les chercheurs peuvent ainsi accélérer leurs flux de travail dans les domaines de l'exploration, de l'énergie et de la recherche géophysique.

Siemens collabore avec AMD pour optimiser le software de mécanique des fluides numérique multiphysique Simcenter™ STAR-CCM+™ pour les GPU AMD Instinct™ à l'aide de l'accélération AMD ROCm™.

Cette collaboration permet aux simulations CFD industrielles d'accélérer les temps de résolution et de gérer des modèles plus volumineux et plus complexes grâce à l'accélération GPU AMD. Cette collaboration offre aux équipes d'ingénierie des fonctionnalités de simulation améliorées tout en offrant des alternatives économiques aux approches traditionnelles de calcul GPU.

Pour son framework de portabilité des performances, Raja collabore avec AMD via l'intégration d'AMD ROCm™, qui permet aux applications d'exploiter les GPU AMD Instinct™ parallèlement à diverses architectures de calcul.

Cette collaboration fournit aux développeurs des modèles de programmation unifiés qui conservent la portabilité du code tout en accédant aux capacités des accélérateurs AMD pour les applications informatiques hautes performances. Cette collaboration permet un développement efficace des calculs sur GPU via l'écosystème open source d'AMD tout en prenant en charge les bases de code héritées et l'évolution future du hardware.

Grâce aux interfaces de programmation AMD ROCm, les utilisateurs de Raja bénéficient de performances homogènes dans des environnements informatiques hétérogènes.

Pour son framework de calcul scientifique, Trilinos collabore avec AMD via la prise en charge de ROCm™ pour l'accélération GPU AMD Instinct™ des applications scientifiques à grande échelle.

Cette collaboration permet aux chercheurs d'exploiter les GPU AMD pour résoudre des problèmes complexes d'algèbre linéaire, des défis d'optimisation et des simulations multiphysiques à l'aide d'algorithmes numériques établis. Cette collaboration fournit aux experts en informatique des outils robustes pour l'ingénierie et l'informatique scientifique, tout en assurant la portabilité des performances sur diverses plateformes hardware.

Grâce aux bibliothèques mathématiques AMD ROCm, les utilisateurs de Trilinos ont accès à des capacités de calcul améliorées pour les applications scientifiques exigeantes.

Pour son framework de mécanique des fluides numérique, PyFR collabore avec AMD via la compatibilité d'AMD ROCm™ pour l'accélération GPU AMD Instinct™ des simulations des éléments finis d'ordre élevé.

Cette collaboration permet aux chercheurs d'effectuer des calculs CFD efficaces pour les applications aérospatiales, automobiles et scientifiques à l'aide d'accélérateurs AMD avec l'intégration de flux de travail basés sur Python. Cette collaboration offre aux spécialistes de la dynamique des fluides des outils de pointe pour résoudre des problèmes complexes, tout en conservant la flexibilité nécessaire pour répondre aux exigences de simulation personnalisées.

Grâce aux bibliothèques d'optimisation AMD, les utilisateurs de PyFR bénéficient de performances améliorées pour les calculs exigeants de dynamique des fluides.

Les écosystèmes modernes de compilateurs Fortran et AMD collaborent pour doter les applications de calculs hautes performances d'une accélération GPU via la plateforme software AMD ROCm™ et les GPU AMD Instinct™. Avec l'introduction du compilateur AMD ROCm Fortran et des modules HIP Fortran, les scientifiques et les ingénieurs peuvent désormais accélérer les bases de code Fortran héritées et modernes sur les GPU AMD à l'aide de modèles de programmation standard tels qu'OpenMP pour le déchargement GPU.

Cette collaboration permet aux chercheurs d'exécuter efficacement des codes scientifiques et d'ingénierie de longue date sur les GPU AMD Instinct, tout en conservant une compatibilité totale avec les flux de travail existants.

Grâce à l'infrastructure de compilation AMD ROCm, à la mémoire partagée unifiée et aux bibliothèques mathématiques optimisées, les développeurs Fortran bénéficient d'une solution d'accélération GPU puissante, portable et tournée vers l'avenir, reliant des décennies d'innovation software scientifique au hardware AMD de nouvelle génération.

Pour son framework de chromodynamique quantique (QCD) sur réseau, Grid et AMD collaborent afin d'améliorer les simulations de physique théorique hautes performances sur les GPU AMD Instinct™ via une intégration complète à la plateforme software AMD ROCm™.

Écrit en langage C++ moderne, Grid s'appuie sur HIP pour offrir une portabilité des performances sur diverses architectures GPU. Les chercheurs peuvent ainsi effectuer efficacement des calculs à grande échelle de théorie de jauge sur réseau et de théorie quantique des champs sur le hardware AMD.

Cette collaboration fournit aux chercheurs en physique théorique des outils évolutifs et parallèles pour étudier les interactions des quarks et des gluons, au moyen de routines GPU optimisées et de configurations mémoire adaptées aux calculs sur réseau exigeants. Grâce aux GPU AMD Instinct et à l'écosystème AMD ROCm, Grid offre des performances et une flexibilité exceptionnelles, des stations de travail à nœud unique aux systèmes exascale, et favorise ainsi les recherches de nouvelle génération en physique des particules et nucléaire.

Spectral Compute collabore avec AMD pour apporter les applications CUDA prises en charge aux GPU AMD Instinct™ via le compilateur SCALE de Spectral Compute. SCALE compile le code CUDA pris en charge pour les GPU AMD, aidant ainsi les développeurs à réduire les efforts requis pour déplacer les applications existantes vers le hardware AMD. Spectral a validé SCALE sur les GPU AMD Instinct™ MI300X et MI355X et publie des résultats de validation spécifiques aux charges de travail et aux GPU, documentant la compatibilité actuelle à mesure que la prise en charge s'élargit.