Intel 与 AMD 近日宣布，将双方的 PyTorch CPU 优化工作整合至统一的 oneDNN 库中。该举措旨在通过单一代码路径，为两家公司的 x86 芯片提供针对 AI 推理任务的底层调整。
AMD 加入 UXL 基金会并弃用 ZenDNN
此前，AMD 维护着一个名为 ZenDNN 的 oneDNN 下游分支版本。随着此次合作达成，AMD 决定转向由 Intel 主导、并在 UXL 基金会旗下发布的开源 oneDNN 项目。与此同时，AMD 正式成为 UXL 基金会的“指导成员”，据披露，这一身份需缴纳每年 20,000 美元的会费，以参与影响基金会的未来发展方向。
Intel 最初开发 oneDNN 时，将其建立在之前的深度学习库基础之上，随后该项目被纳入 UXL 基金会。作为创始成员之一，Intel 与 Arm、Qualcomm、Google Cloud 等共同推动了该基金会的发展。
x86 生态系统咨询小组（EAG）推动统一标准
AMD 指出，将双方努力统一为一个 DNN 库的建议源自 x86 生态系统咨询小组（EAG）。EAG 成立于 2024 年，是 Intel 和 AMD 之间的主要联合倡议机构。此前，两家公司已通过 EAG 在 x86 架构的 ACE 扩展等领域展开合作。
性能提升与技术细节
oneDNN 后端主要用于加速 PyTorch 等框架在最新 Intel 及 AMD 芯片上的 CPU 推断负载。数据显示，当 oneDNN 于 2023 年底作为后端集成到 PyTorch 时，Float32 数据类型的性能提升了 1.24 倍，BFloat16 数据类型则实现了 2.21 倍的改进。
根据 oneDNN GitHub 仓库文档，该库具备以下核心特性：
- 在运行时检测硬件特性，并为特定平台生成优化内核；
- 支持低精度数据类型；
- 为矩阵乘法、卷积等常见人工智能和机器学习操作提供优化指令；
- 具备跨平台能力，除 x86 外，还支持 Arm 和 RISC-V 架构。
对于开发人员而言，这一变化简化了在不同系统上使用 PyTorch 的流程。通过单一后端即可自动适配当前运行的硬件并提供相应优化，无需再针对不同厂商的芯片维护独立的优化路径。
