使用ZenDNN库在AMD EPYC™处理器上实现最佳推理性能
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内容提要
2022年11月，AMD发布了第四代AMD EPYC™处理器，包括AVX-512和VNNI指令集扩展等硬件改进，以提高推理性能。同时，AMD还宣布了适用于TensorFlow v2.12及以上版本的新版TensorFlow-ZenDNN插件，通过框架上游化改进ZenDNN优化的可访问性。TF-ZenDNN是ZenDNN与TensorFlow的集成，通过修改TensorFlow代码实现。该插件提供了16个常见的ZenDNN操作，但不支持所有图形优化。使用ZenDNN优化在AMD EPYC处理器上的步骤简单明了。
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关键要点
- 2022年11月，AMD发布了第四代AMD EPYC™处理器，包含AVX-512和VNNI指令集扩展。
- 新发布的TensorFlow-ZenDNN插件适用于TensorFlow v2.12及以上版本，旨在提高ZenDNN优化的可访问性。
- ZenDNN是一个开源的低级AMD深度神经网络库，专为AMD EPYC CPU优化。
- TF-ZenDNN是ZenDNN与TensorFlow的集成，提供了16个常见的ZenDNN操作。
- TensorFlow-ZenDNN插件与TF-ZenDNN直接集成的主要区别在于兼容性，插件是附加包而非独立包。
- 使用TensorFlow-ZenDNN插件简化了利用ZenDNN优化的过程，所有必要资源均在TensorFlow页面上。
- 当前版本的TensorFlow-ZenDNN插件提供的操作包括Conv2D、MatMul、AvgPool等，但不支持所有图形优化。
- 使用ZenDNN优化的步骤简单明了，包括下载插件、安装和设置环境变量。
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