RAD 開放原始碼專案

AMD 透過開放原始碼貢獻推動創新，為開發人員提供高效能顯示卡與處理器運算工具，並邀請各界協作，共同形塑未來系統。

精選專案

Research Advanced Development

ACCL

ACCL 透過 Vitis 內核與 XRT 驅動程式，為 Xilinx FPGA 提供 MPI 式的集體通訊，實現快速且可擴充的資料移動。

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Research Advanced Development

Astra-Sim

Astra-Sim 是頂尖的分散式機器學習系統模擬器，經 AMD 強化後，可更精準地模擬由 MSCCL++ 產生的集體通訊演算法。

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Research Advanced Development

AUP AI 教學課程

一系列完整涵蓋整個開發生命週期的 AMD AI 講義，分為五大領域：入門、模型設計、專業化、最佳化與投產部署。

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Brevitas

Brevitas 是一個 PyTorch 程式庫，可實現有彈性的神經網路量化，同時支援訓練後量化 (post-training quantization, PTQ) 與量化感知訓練 (quantization-aware training, QAT)。

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Research Advanced Development

Chakra

Chakra 是一個開放且可攜式的基準測試與共同設計生態系統，採用以圖表為基礎的執行軌跡。AMD 強化了該工具套件與結構，導入 MI Instinct 顯示卡的相容性。

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FINN

FINN 是一個用於 FPGA 上 AI 資料流推論的研究框架，採用 Brevitas 的量化技術，並支援 CNN、殘差網路，以及新興的 Transformer 模型。

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gem5

gem5 是全球運用最廣泛的架構模擬器，由 AMD 研究部門共同主導，持續推進著唯一完全開放原始碼的 MI Instinct 顯示卡模型。

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GeniePIM

AMD GeniePIM 是一個以 PIM 為基礎的生成式 AI 分析模型，用於估算新興 PIM 架構上的 GEMV 效能，並與主機顯示卡在加速比、時序及配置上進行比較。

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Iris

Iris 是一個以 Triton 為基礎的遠端記憶體存取架構，由 AMD RAD 開發，以 Triton 語言提供類似 SHMEM 的 API，以實現高效率的多顯示卡程式設計。

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IRON

IRON 是一套開放原始碼、貼近硬體層的 Python API，建構於 MLIR-AIE 方言的語言繫結之上，可在 AMD Ryzen™ AI NPU 上實現快速且高效率的執行。

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LogicNets

LogicNets 是一套設計、訓練與部署方法論，主張以硬體友善的建構區塊打造稀疏量化神經網路，以實現高效率推論。

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Research Advanced Development MLIR-AIR

MLIR-AIR

MLIR-AIR 是一套編譯器架構，專為最佳化加速器上的空間執行、資料移動與同步而設計，目標為 AMD NPU 與類似架構。

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NPUEval

NPUEval 是一套 LLM 評估資料集，專為 Ryzen™ AI 硬體 AIE 內核程式碼產生而設計，可對以 NPU 為核心的模型進行精準基準測試。

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Omnistat

Omnistat 提供公用程式，可對整個叢集，或對綁定於某個使用者工作的主機子集進行低負載取樣，以此彙整出橫向擴充系統的指標數值。

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Omnitrace

Omnitrace 是一款完整的剖析與追蹤工具，適用於在處理器系統或處理器 + 顯示卡混合式系統上平行執行的 C、C++、Fortran、HIP、OpenCL 及 Python 應用程式。

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OpenNIC

OpenNIC 專案為開放原始碼社群提供一個以 FPGA 為基礎的 NIC 平台，包含 NIC 腳本，以及 Linux 內核與 DPDK 驅動程式。

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P2P

P2P 可在不使用主機記憶體的情況下，透過 PCIe 在 AMD 顯示卡與 FPGA 之間啟用高效率資料傳輸，此能力現已向上整合至蘇黎世聯邦理工學院的 Coyote 執行階段軟體。

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P4AI

P4AI 是一套用於快速原型化 DNN 驅動 SmartNIC 解決方案的架構，透過自動化程式碼產生，打造出在 AMD Alveo™ 加速卡上運行的高效能設計。

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PACE

AMD PACE 是一套適用於 AMD 平台的 LLM 高效能推論解決方案，提供 PyTorch 擴充功能，以快速整合新內核與圖形最佳化。

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PYNQ

PYNQ 是一項 Xilinx 的開放原始碼專案，旨在簡化 Zynq APSoC 的嵌入式系統設計，讓開發人員能以 Python 與彈性的硬體疊加層進行快速開發。

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QONNX

QONNX 透過自訂運算子 IntQuant、FloatQuant、BipolarQuant 與 Trunc 擴充 ONNX，用以表達任意精度整數及迷你浮點量化。

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Research Advanced Development

RapidWright

RapidWright 是一套開放原始碼架構，可實現客製化、領域特定的 FPGA 實作流程，讓開發人員對設計對應擁有細緻的控制能力。

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Research Advanced Development

RecoNIC

RecoNIC 是一款採用 RDMA 技術並具備運算加速能力的 SmartNIC，可降低資料複製負擔，並將資料移近運算位置，以實現更快速且更高效率的處理。

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Research Advanced Development

ROC_SHMEM

rocSHMEM 起初是由 AMD 研究部門所推動，透過類似 OpenSHMEM 的介面提供以顯示卡為核心的網路通訊，現已成為 ROCm 平台中的完整投產程式庫。

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Research Advanced Development ROCR/AIE

ROCR/AIE

ROCR/AIE 將 ROCm™ 軟體執行階段的支援範圍延伸到 AMD Ryzen™ AI NPU，在 RAD 與 ROCm™ 軟體產品團隊的密切合作下開發而成。

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Research Advanced Development

Ryzers

此存放庫提供可組合的 Dockerfile 與建置腳本，用於在 AMD Ryzen™ AI 硬體上部署軟體、完整應用程式與展示範例。

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Research Advanced Development Slash

SLASH

SLASH 是 Alveo™ V80 加速器卡的研究平台，提供腳本 (shell)、執行階段與連結器，支援類似 XRT 的開發模式，而且有各類由社群自行開發的擴充功能。

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Research Advanced Development

Tensorcast

TensorCast 是一套以 PyTorch 為基礎的投射與量化程式庫，聚焦於 OCP MX 及與 AMD 相關的低精度資料類型，並提供驗證用工具與參考程式碼。

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Research Advanced Development Triton XDNA

Triton-XDNA

Triton-XDNA 透過與 AMD 以 MLIR 為基礎的編譯器堆疊整合，讓 Triton 能以 AMD XDNA™ NPU 為目標，並在 Ryzen™ AI NPU 上執行。

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