AMD trabaja en el aumento de producción de procesadores AMD EPYC y de las soluciones basadas en estos procesadores, además, de añadir TensorFlow en ROCm 1.7.
Este año en el mercado en el que esta triunfando AMD es en el mercado de procesadores, ya que sus soluciones son económicas y ofrecen un rendimiento bueno, haciendo la competencia a Intel en calidad-precio. La compañía está aumentando la producción y la disponibilidad de los procesadores AMD EPYC, ya que habrían tenido una buena demanda. Estos procesadores se caracterizan por llegar hasta los 32 núcleos Zen y contar con 64 hilos de procesamiento. Una de las importantes características, recientemente implementadas, es TensorFlow, que se implementa dentro de ROCm.
La compañía ha anunciado un aumento en la disponibilidad de las soluciones que cuentan como motor estos procesadores EPYC, destinados al mercado OEM, a los distribuidores y también para los integrados de sistemas avanzados como BOXX, Hewlett Packer Enterprise, ASUS, Penguin Computing, Supermicro, Gigabyte y Tyan. Las opciones son variadas. ASUS está apostando fuerte por los HPC y los sistemas de virtualización RS720A-E9 y RS700A-E9. BOXX por otro lado opta por combinar los procesadores EPYC con la aceleración Radeon Instinct para sistemas de computación multi-GPU y para el aprendizaje profundo. Gigabyte directamente apuesta por servidores en montaje rack. Supermicro deja de lado sus sistemas de 1U, 2U y 4U, para desarrollar HPC y sistemas de almacenamiento.
Todo esto requiere de software y optimización, ya que se busque que estos componentes den todo su potencial, por lo que AMD ha apostado en el desarrollo de sistemas de computación de alto rendimiento y estándares abiertos ROC, lanzando la versión 1.7. La actualización de ROC m añade soporte para el aprendizaje automático TensorFlow y Caffee en bibliotecas MIOpen. La tecnología TensorFlow está ganando protagonismo dentro del segmento de la Inteligencia Artificial y ninguna compañía quiere quedarse fuera de este segmento, por eso no solo AMD lo implementa, sino que también Google lo implemente y NVIDIA lo hace en Volta.
Fuente: TPU
