News Ryzen AI Software 1.0

User-News

Von E555user

Hinweis: Diese "User-News" wurde nicht von der Planet 3DNow! Redaktion veröffentlicht, sondern vom oben genannten Leser, der persönlich für den hier veröffentlichten Inhalt haftet.
In der AMD Präsentation Advancing AI vom 06. Dezember '23 hat Lisa Su neben dem Launch der Hawk Point APUs auch eine neue Entwicklungsumgebung vorgestellt.
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Mit Ryzen AI Software 1.0 erhält der Programmierer eine Entwicklungsumgebung, die es für XDNA-basierte PCs möglich macht rasch diverse NNs für eigene Projekte zu implementieren. Es unterstützt den Entwickler in den Entwicklungsphasen:
  1. Trainieren
  2. Quantisieren
  3. Anwenden
Seit kurzem findet sich eine Einstiegsseite auf AMDs Developer Central das auf diverse weitere Quellen, Tutorials, Blogs und Dokumentationen verweist.

Zum Anfang werden die APUs Ryzen 7040U und 7040HS unter Windows 11 unterstützt.

Die Entwicklungsumgebung basiert auf den folgenden Komponenten:

Eine Dokumentation zu Ryzen AI ist ebenfalls online. Ein Getting-Started Video habe ich bereits im XDNA-Thread verlinkt.

Nachtrag: Ein Blog-Artikel zum Launch

AMD macht entscheidende erste Schritte auf die Windows-Entwickler zuzugehen, war doch bisher AI-Software eher ein Linux-Thema bei AMD.
 
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Blog zur künftigen Entwicklung, laut IDC sollen Kunden folgende Anwendungsfelder in absteigender Reihenfolge wünschen
  1. Automation bzw. Effizienz
  2. Datenanalyse
  3. Sicherheit bzw. Datenschutz
  4. Remote Arbeiten
  5. Echtzeit Analyse bzw. Auswahl

AMDs Strategie basiert auf drei Säulen
  • Produkte
  • Architektur
  • Offenes Ecosystem



Marketing Seite für Businessanwendung von AMD zu Ryzen AI
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AMD auf CES 2024
 
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Your Must-Have...

(da war wohl was drin was nicht gezeigt werden sollte?)
Neu aufgelegt hier
 
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Ryzen AI im AMD-Marketing für Anwender

 
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Benchmarkbalken von AMD zu Ryzen AI
 
Ryzen AI 1.2 bringt zusätzlichen NPU Support und es kann jetzt einfacher zwischen NPU und iGPU für Compute gewechselt werden.

(02. April 2025) Wegen Sicherheitsmängel sollte dringend auf eine spätere Version gewechselt werden.
 
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Ryzen AI 1.3 wurde bereits Ende November auf Github veröffentlicht
Erste Für Hybrid AI optimierte Modelle wurden zur Verfügung gestellt, der Quark Quantisierer für Optimierungen.

GAIA für LLM

Ryzen AI 1.4 bringt Hybrid AI Support, seit Ende März auf Github.

YT-DevChannel Playlist zu Ryzen AI
 
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Ryzen AI 1.5 bringt Stable Diffusion pipelines (SD 1.5, 2.1, SDXL, and 3.0), speech-to-text capabilities Zipformer/Whisper models, pre-emption Performanceverbesserungen

Die Release-Notes listen einige Verluste zur Abwärtskompatibilität auf, die Versionsnummer ist daher etwas irreführend.
Für NPUs müssen alle Modelle von Hugging-Face neu geladen werden.
 
Mit GPUs und iGPU/APU ein LLMs unter Windows nutzen:

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Mit Ryzen AI 1.6 hat sich der Compiler für INT8 gemäss Release Notes stark geändert und die Rückwärtskompatibilität des Codes ist nicht mehr gegeben, er muss angepasst werden. Dafür soll der INT8 Code auf aktuellen APUs performanter geworden sein.

Blogbeitrag zum Release.

Ryzen AI 1.6 Release Highlights
  • Improved performance and reduced compile time for BF16 compiler
  • New Integer compiler with support for General Asymmetric quantization (A8W8, A16W8)
  • Expanded set of NPU-only models with optimized performance (higher tokens/sec on KRK and GPT)
  • Context length increased up to 4K for all LLMs
  • Added support for new LLM architectures: Phi-4 and Qwen-3
  • Dynamic resolution support for SD 3.0/3.5, with performance gains across other SD models including new additions (SD2.1-v 768×768 text2image, SDXL-base 1024×1024 text2image)
Ryzen AI 1.6 Software supports AMD processors codenamed Phoenix, Hawk Point, Strix, Strix Halo, and Krackan Point. These processors can be found in the following Ryzen series:
  • Ryzen 200 Series
  • Ryzen 7000 Series, Ryzen PRO 7000 Series
  • Ryzen 8000 Series, Ryzen PRO 8000 Series
  • Ryzen AI 300 Series, Ryzen AI PRO Series, Ryzen AI Max 300 Series

Kommentar: Eventuell hilft die Optimierung von INT8 für Strix, Krakan und spätere NPU-Architekturen den FSR4 Int8 Support zu erleichtern.
 
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