개요
Ryzen™ AI 소프트웨어를 사용하면 개발자는 미리 학습된 PyTorch 또는 TensorFlow 모델을 효율적으로 포팅하여 일부 Ryzen AI 기반 랩탑에서 사용할 수 있는 통합 GPU(iGPU) 또는 NPU(Neural Processing Unit)에서 실행할 수 있습니다. 애플리케이션은 ONNX 런타임으로 배포되므로 서로 다른 하드웨어에서도 쉽게 추론할 수 있습니다.
손쉬운 AI 애플리케이션 구축
간단한 설치 프로세스, 성장하는 사전 학습 모델군, ONNX 런타임을 사용한 최적화된 LLM으로 몇 분 안에 시작할 수 있습니다.
다양한 AI 워크로드 처리
- 거대 언어 모델
- 이미지 및 동영상 생성
- 권장
- 컴퓨터 비전
전략적으로 모델 배포 및 오프로드
APU 아키텍처를 사용하면 애플리케이션에 대한 다양한 연산 강도 및 리소스 요구 사항에 따라 모델을 NPU 및 iGPU에 최적의 상태로 오프로드할 수 있습니다.
NPU는 이미지 인식, 언어 처리, 실시간 오디오 녹음 등 머신 러닝 워크로드를 가속화하는 AI 작업에 특화되어 있습니다.
iGPU는 이미지 처리, 생성 등 광범위한 병렬 컴퓨팅 및 ML 작업에 적합합니다.
파트너십 및 검증된 성공
AMD는 파트너와 협력하여 AMD Ryzen AI에서 혁신적인 AI 애플리케이션의 다음 세대를 형성하고 구축하고 있다는 점을 자랑스럽게 생각합니다.1
지원되는 PC
- AMD Ryzen AI Max
- AMD Ryzen AI 300
- AMD Ryzen 8000
- AMD Ryzen 7000
AMD Ryzen AI Max 프로세서
AMD Ryzen AI 300 시리즈 프로세서
AMD Ryzen 8000 시리즈 프로세서
AMD Ryzen 7000 시리즈 프로세서
*AMD 프로세서의 최대 부스트는 폭주성 싱글스레드 워크로드를 실행하는 프로세서상 싱글코어에 의해 성취될 수 있는 최대 속도입니다. 최대 부스트는 써멀 페이스트, 시스템 냉각, 마더보드 디자인 및 BIOS, 최신 AMD 칩셋 드라이버, 최신 OS 업데이트 등과 같은 여러 인자에 따라 차이가 있습니다. GD-150. 자세히 알아보기.
개발자 리소스
Ryzen AI 뉴스
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각주
- 제3자 사이트 링크는 편의상 제공되었고, 명백히 언급되지 않은 한 AMD는 링크된 사이트의 내용에 대해 책임이 없으며 이에 대한 어떠한 보증도 암시하는 바가 없습니다. GD-97.
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