MoonMath AI تطلق نواة HIP مفتوحة المصدر لمعالج AMD MI300X تتفوق على مكتبة AITER v3 الرسمية

فتحت MoonMath AI المصدر البرمجي لنواة HIP المخصصة لحساب attention على معالجات AMD MI300X، وتبيّن أنها أسرع من مكتبة AMD الرسمية AITER v3 في كل إعداد خضع للاختبار.

لماذا يهم هذا الأمر

يُعد AMD MI300X المسرّع الرائد لدى AMD في مجال الذكاء الاصطناعي، والمنافس المباشر لمعالج NVIDIA H100. ورغم تقارب المواصفات من حيث الذاكرة وعرض النطاق الترددي، ظل MI300X متأخرًا تاريخيًا عن NVIDIA في منظومة البرمجيات، إذ كانت تنقصه نوى (kernels) ناضجة ومحسَّنة لمهام الاستدلال (inference) الفعلية.

وتُعد AITER (AI Inference and Training Engine Routines) مكتبة AMD الرسمية لمثل هذه التحسينات. ومع هذه المكتبة تحديدًا تقارن نواة MoonMath الجديدة نفسها.

كيف صُممت النواة

اعتمد المطورون حلّين رئيسيين:

• أغلفة asm من سطر واحد — أغلفة بسيطة حول تعليمات لغة التجميع الخاصة بـ AMD، تزيل طبقات التجريد الزائدة وتقلّل الفرص أمام المترجم لتوليد شيفرة غير مثلى.
• خط معالجة ثماني الموجات — مخطط تعمل فيه ثمانية wavefronts (المكافئ لـ warps في NVIDIA) بالتوازي، وتُخفي فيه الحسابات زمن انتظار الذاكرة.

تتيح هذه التقنيات معًا استغلال وحدات المصفوفات في MI300X إلى أقصى حد دون فترات خمول.

والنتيجة تفوّق على AITER v3 في جميع أشكال المصفوفات (shape) وجميع أنماط التقريب (rounding mode)، وهو أمر بالغ الأهمية بصفة خاصة للاستدلال المكمَّم (quantized).

ماذا يعني «المصدر المفتوح» هنا

نشرت MoonMath AI الشيفرة بترخيص مفتوح. وهذا يعني أن بإمكان أي مطوّر أو شركة:

• دمج النواة في حزمة الاستدلال الخاصة بهم على معالجات AMD
• دراسة أساليب التحسين وتطبيقها في نوى أخرى
• نسخ المشروع (fork) وتكييفه مع نماذج محددة أو أحجام دفعات (batch) معينة

وتسرّع مثل هذه المنشورات تطوير منظومة AMD أكثر من إصدارات خارطة الطريق الداخلية للشركة المصنِّعة، فالمجتمع يرى شيفرة حقيقية لا اختبارات أداء تسويقية.

ماذا يعني ذلك

تفوّق فريق خارجي علنًا على AMD على عتادها نفسه، وهذه إشارة للسوق: يستطيع MI300X منافسة NVIDIA H100 عند توفر التحسينات المناسبة على المستوى المنخفض. وبالنسبة لفرق البنية التحتية التي تختار حاليًا بين AMD وNVIDIA، ظهرت حجة وازنة أخرى لصالح المعسكر الأحمر.