В современной сфере глубокого обучения и искусственного интеллекта производительность графических процессоров является важнейшим фактором для успешной работы с большими моделями и объемными данными. Среди пользователей все чаще появляются вопросительные реплики относительно производительности AMD GPU при использовании популярной библиотеки PyTorch, особенно в сочетании с платформой ROCm. Несмотря на то, что по характеристикам такие видеокарты, как AMD Radeon RX 6800 XT, кажутся весьма мощными, на практике они часто показывают всего лишь около четверти своей теоретической производительности. Это вызывает неудовольствие у специалистов и мотивирует к поиску причин и решений. Основная причина отставания AMD GPU кроется в особенностях взаимодействия PyTorch с ROCm, которая является аналогом CUDA для видеокарт на архитектуре AMD.
PyTorch изначально ориентирован на CUDA и видеокарты NVIDIA, вследствие чего поддержка AMD остается неполноценной. Многие ключевые функции, такие как torch.nn.functional.grid_sample, torch.
sparse, поддержка формата bfloat16 и передовые оптимизации, включая xformers и flash-attention, либо отсутствуют, либо реализованы недостаточно качественно при работе на ROCm. Не менее важна проблема с библиотеками hipBLAS и MIOpen, которые не оптимизированы под современные архитектуры RDNA2, на которых основаны многие потребительские видеокарты AMD. Это ведет к снижению эффективности работы основных вычислительных операций, таких как матричные умножения и свёртки. Еще одним критическим аспектом является то, что при отсутствии определенных ядер (kernels) или функций, которые поддерживаются в CUDA, PyTorch может тихо переключаться на выполнение вычислений на центральном процессоре без какого-либо предупреждения. Такое «молчаливое» падение к производительности CPU кардинально ухудшает показатели и вводит пользователей в заблуждение, создавая ложное ощущение, что все операции выполняются на GPU.
Кроме того, ROCm часто неправильно определяет конфигурацию устройств, подавая неточную информацию о количестве вычислительных блоков (Compute Units) и размере варпа (warp size). Это приводит к неэффективным вызовам ядер и недостаточной загрузке графического процессора. ROCm изначально разрабатывался для серверных GPU серии AMD Instinct, и потребительские видеокарты, такие как RX 6800 XT, получают лишь экспериментальную поддержку. Такая ситуация обостряется тем, что основные библиотеки и драйверы не обновляются достаточно быстро и качественно для обеспечения оптимальной работы на широком спектре устройств AMD. На практике это означает, что несмотря на впечатляющие характеристики RX 6800 XT, PyTorch с ROCm демонстрирует лишь около 20–30% от возможной вычислительной мощности.
Операции матричного умножения выполняются значительно медленнее по сравнению с NVIDIA RTX 3080, свёртки в ResNet обрабатываются в несколько раз медленнее, а скорость выполнения трансформеров на GPU от AMD не достигает и четверти аналогичных показателей на CUDA. Для решения этих фундаментальных проблем мне удалось разработать патч под названием FADE v1.1+, который встраивается поверх PyTorch без необходимости пересборки самой библиотеки или компиляции дополнительных бинарных модулей. Этот патч реализует «обходные» решения путем динамического исправления ошибок в определении устройства, повышения точности эмуляции в драйверах и корректировки параметров варпа и количества мультипроцессоров. Благодаря этому FADE корректирует неверные свойства GPU, позволяя добиться максимальной загрузки видеокарты и предотвращая ненамеренный переход вычислений на CPU.
Важнейшим преимуществом патча является его простота использования — он представляет собой обычный модуль Python, который достаточно импортировать и вызвать функцию активации патча в начале работы с PyTorch. После этого PyTorch начинает корректно распознавать архитектуру AMD-графики и эффективно использовать ее ресурсы. На практике FADE обеспечивает впечатляющие приросты производительности матричных операций, достигая скоростей в 145 раз быстрее на больших матрицах по сравнению с дефолтной реализацией PyTorch на ROCm. Кроме того, замеры показывают значительный опережающий эффект по сравнению с вычислениями на центральном процессоре даже для небольших матриц с размерами 1024×1024, что особенно важно для задач требующих низкой задержки и реального времени, таких как робототехника, интерактивные симуляции и обучение с подкреплением. Патч также корректно управляет настройками окружения, устанавливая переменные таким образом, чтобы обеспечить оптимальные параметры варпа и количества мультипроцессоров, соответствующие конкретным моделям AMD видеокарт, включая RX 6800 XT, RX 6900 XT, RX 7900 XTX и RX 7900 XT.
Это гарантирует согласованное и предсказуемое поведение PyTorch вне зависимости от начальных неправильных настроек драйвера ROCm. Кроме повышения производительности FADE служит инструментом контроля для разработчиков, уведомляя через логирование о случаях, когда вычисления ухитряются переключиться на CPU. Этот механизм озвучивает скрытые проблемы, которые обычно не видны при использовании стандартного PyTorch. Для пользователей, которые желают проверить эффективность патча и сравнить показатели, в репозитории с FADE доступны примеры бенчмарков, которые автоматически проводят тестирование матричного умножения как на CPU, так и на GPU с графическим выводом времени выполнения и прироста. Такой подход особенно удобен для инженеров, желающих внедрить надежное измерение производительности и подтвердить выгоды использования патча в своей среде.
В конечном счете, FADE демонстрирует, что проблемы с производительностью AMD GPU в PyTorch несмотря на системные ограничения, можно значительно смягчить грамотным программным вмешательством, не дожидаясь пока верхние уровни разработки ROCm полностью интегрируются с библиотекой. Данный патч предоставляет разработчикам и исследователям, использующим AMD видеокарты для глубокого обучения, эффективный инструмент для раскрытия потенциала своих устройств и снижения общего времени вычислений. Однако важно понимать, что FADE не является «волшебной таблеткой», решающей все проблемы. Он работает как промежуточное и дополнительное решение, помогая исправить явные недоработки PyTorch и ROCm, но требует постоянного внимания, обновлений и доработок по мере появления новых версий драйверов и аппаратного обеспечения. Тем не менее, данный проект подчеркивает важность сообществ и инициатив, направленных на поддержку альтернативных платформ помимо CUDA, что способствует здоровой конкуренции и развитию индустрии в целом.
Для того чтобы ускорить процесс внедрения и улучшения поддержки AMD GPU в PyTorch, пользователям рекомендуется открыто взаимодействовать с разработчиками PyTorch и ROCm, предоставлять отчеты о ошибках и делиться локальными патчами и наработками. Совместные усилия сообщества будут способствовать появлению более качественной и функциональной поддержки, которая в конечном итоге позволит равноправно использовать мощь современных AMD графических процессоров в задачах машинного обучения и вычислительной науки. Установка FADE проста и не требует глубоких изменений в существующих проектах. Необходимо только склонировать репозиторий с патчем, импортировать модуль в свой скрипт и вызвать функцию apply_fade_patches. После этого можно запускать вычислительные задачи, используя стандартный интерфейс torch.
cuda, при этом наблюдая заметное улучшение производительности и стабильности на AMD GPU. Подытоживая, можно сказать, что низкая производительность AMD GPU при работе с PyTorch и ROCm связана с комплексом проблем аппаратного взаимодействия, неполной поддержки функций и неадекватным драйверным сопровождением. Проект FADE демонстрирует второй путь — создание специализированного программного слоя обхода выявленных недостатков, что обеспечивает значительный прирост в скорости и расширяет возможности использования AMD видеокарт в глубоких нейронных сетях. Для инженеров и исследователей, ищущих альтернативу дорогостоящим GPU на базе NVIDIA, подобное решение становится важным шагом к доступному и эффективному оборудованию для решений искусственного интеллекта и машинного обучения.
