RAD 오픈 소스 프로젝트

AMD는 오픈 소스에 기여하며 혁신을 주도합니다. 고성능 GPU 및 CPU 컴퓨팅을 위한 도구로 개발자의 역량을 강화하고 미래의 시스템을 구축하기 위한 협업을 촉진합니다.

주요 프로젝트

Research Advanced Development

ACCL

ACCL은 빠르고 확장 가능한 데이터 이동이 가능하도록 Vitis 커널 및 XRT 드라이버를 통해 Xilinx FPGA에 MPI 스타일 통합 통신을 제공합니다.

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Research Advanced Development

Astra-Sim

Astra-Sim은 선도적인 분산형 ML 시스템 시뮬레이터로, MSCCL++에서 생성된 집합 통신 알고리즘을 보다 정확하게 모델링할 수 있도록 AMD에서 개선했습니다.

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Research Advanced Development

Brevitas

Brevitas는 유연한 신경 네트워크 양자화를 지원하는 PyTorch 라이브러리로, 사후 학습(PTQ)과 양자화 인식 학습(QAT)을 모두 지원합니다.

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Research Advanced Development

Chakra

Chakra는 그래프 기반 실행 추적을 사용하는 개방형 포터블 벤치마킹 및 공동 설계 에코시스템입니다. AMD는 MI Instinct GPU 호환성을 위해 툴킷과 스키마를 개선했습니다.

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Research Advanced Development

FINN

FINN은 FPGA에서의 AI 데이터 흐름 추론을 위한 연구 프레임워크로, 양자화에 Brevitas를 사용하며 CNN, 레지듀얼 넷 최신 트랜스포머 모델을 지원합니다.

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Research Advanced Development

gem5

gem5는 세계에서 가장 널리 사용되는 아키텍처 시뮬레이터로, AMD Research가 공동 주도하며, MI Instinct GPU의 유일한 완전 오픈 소스 모델을 지속적으로 발전시키고 있습니다.

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Research Advanced Development

GeniePIM

AMD GeniePIM은 생성형 AI를 위한 PIM 기반 분석 모델로, 새로운 PIM 아키텍처에서 GEMV 성능을 추정하고, 속도 향상, 타이밍, 구성을 호스트 GPU와 비교합니다.

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Research Advanced Development

Iris

Iris는 AMD RAD가 개발한 원격 메모리 액세스용 Triton 기반 프레임워크로, 효율적인 다중 GPU 프로그래밍을 위해 Triton에 SHMEM 유사 API를 제공합니다.

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Research Advanced Development

IRON

IRON은 AMD Ryzen™ AI NPU에서 빠르고 효율적으로 실행할 수 있는 오픈 소스, 하드웨어 근접 Python API로, MLIR-AIE 다이어렉트를 위한 언어 바인딩을 기반으로 구축되었습니다.

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Research Advanced Development

LogicNets

LogicNets는 효율적인 추론을 위해 하드웨어 친화적 요소로 구축된 희소 양자화 방식의 신경 네트워크를 설계, 학습, 구축하기 위한 방법론입니다.

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Research Advanced Development

NPUEval

NPUEval은 Ryzen™ AI 하드웨어의 AIE 커널 코드 생성을 목표로 설계된 LLM 평가 데이터세트로, NPU 중심 모델을 정확하게 벤치마킹할 수 있습니다.

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Research Advanced Development

Omnistat

Omnistat은 전체 클러스터 또는 사용자 작업과 연결된 호스트 하위 집합에서 오버헤드가 낮은 샘플링을 통해 스케일 아웃 시스템 메트릭을 집계하는 유틸리티를 제공합니다.

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Research Advanced Development

Omnitrace

Omnitrace는 CPU 또는 CPU+GPU 하이브리드 시스템에서 실행되는 병렬 C, C++, Fortran, HIP, OpenCL, Python 애플리케이션을 위한 포괄적 프로파일링 및 추적 도구입니다.

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Research Advanced Development

OpenNIC

OpenNIC 프로젝트는 Linux 커널 및 DPDK 드라이버와 함께 NIC 셸을 갖춘 오픈 소스 커뮤니티를 위해 FPGA 기반 NIC 플랫폼을 제공합니다.

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Research Advanced Development

P2P

P2P는 호스트 메모리를 사용하지 않고도 PCIe를 통해 AMD GPU와 FPGA 간에 효율적인 데이터 전송을 가능하게 합니다. 이 기능은 이제 ETH Zürich의 Coyote 런타임으로 업스트림됩니다.

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Research Advanced Development

P4AI

P4AI는 DNN 기반 SmartNIC 솔루션의 신속한 프로토타입 제작을 위한 프레임워크로, 자동화된 코드 생성을 통해 AMD Alveo™ 카드에 고성능 설계를 구축합니다.

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Research Advanced Development

PACE

AMD PACE는 AMD 플랫폼의 LLM을 위한 고성능 추론 솔루션으로, 새로운 커널과 그래프 최적화를 신속하게 통합할 수 있도록 PyTorch 확장을 제공합니다.

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Research Advanced Development

PYNQ

PYNQ는 Zynq APSoC의 임베디드 시스템 설계를 간소화하는 오픈 소스 Xilinx 프로젝트로, Python과 유연한 하드웨어 오버레이를 사용하여 신속한 개발을 지원합니다.

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Research Advanced Development

QONNX

QONNX는 IntQuant, FloatQuant, BipolarQuant, TRUNC 등의 사용자 지정 작업을 통해 ONNX를 확장하여 임의 정밀 정수와 미니플로트 양자화를 표현합니다.

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Research Advanced Development

RapidWright

RapidWright는 개발자들이 설계 매핑을 세밀하게 제어할 수 있도록 사용자 정의된 도메인별 FPGA 구현 흐름을 지원하는 오픈 소스 프레임워크입니다.

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Research Advanced Development

RecoNIC

RecoNIC은 컴퓨팅 가속 기능을 통해 RDMA를 지원하는 SmartNIC으로, 데이터 복사 오버헤드를 줄이고 더욱 빠르고 효율적인 처리를 위해 데이터를 컴퓨팅 영역에 더 가깝게 이동시킵니다.

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Research Advanced Development

ROC_SHMEM

rocSHMEM은 OpenSHMEM과 유사한 인터페이스를 통해 GPU 중심 네트워킹을 제공하려는 AMD Research의 노력으로 시작되었으며 현재 ROCm 플랫폼의 전체 프로덕션 라이브러리입니다.

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Research Advanced Development

Ryzers

이 저장소는 AMD Ryzen™ AI 하드웨어에 소프트웨어, 전체 애플리케이션, 데모를 배포하기 위해 구성할 수 있는 Dockerfile과 빌드 스크립트를 제공합니다.

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Research Advanced Development

Tensorcast

TensorCast는 OCP MX 및 AMD 관련 저정밀도 데이터 유형을 중심으로 하는 PyTorch 기반 캐스팅 및 양자화 라이브러리로, 검증을 위한 도구와 참조 코드를 제공합니다.

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