AMD et Intel unifieront leurs optimisations en oneDNN pour l’intelligence artificielle (IA) sur processeurs x86 dans PyTorch, après avoir convenu que cette bibliothèque open source devienne l’option par défaut pour accélérer le framework sur CPU chez ces deux fabricants. Annoncé le 20/10/2026, cet accord voit AMD intégrer ses optimisations issues de la bibliothèque ZenDNN directement dans oneDNN, tout en devenant membre du comité de direction de la UXL Foundation, l’organisation qui supervise ce projet.

Les points clés de l’accord entre AMD et Intel autour de oneDNN et PyTorch en 30 secondes

• oneDNN devient la bibliothèque de référence pour l’accélération de PyTorch sur CPU x86 chez AMD et Intel.
• AMD intégrera ses optimisations ZenDNN à oneDNN et continuera à les affiner pour ses processeurs.
• AMD rejoint la UXL Foundation en tant que membre du comité de gouvernance.
• Les instructions ACE pour la multiplication de matrices seront intégrées à PyTorch via de futures versions de oneDNN.
• Les notes officielles ne précisent pas de dates, de versions de PyTorch ou de résultats de performances.

Cette décision fait suite à une recommandation du groupe advisory de l’écosystème x86 (EAG), créé en 2024 par AMD et Intel pour coordonner l’évolution de l’architecture x86. Jusqu’ici, les développeurs souhaitant optimiser PyTorch sur CPU devaient recourir soit à oneDNN, soutenue par Intel, soit à ZenDNN, la solution d’AMD pour ses EPYC et Ryzen. L’objectif déclaré est de simplifier l’écosystème logiciel et réduire la fragmentation.

Impacts pour les utilisateurs de PyTorch sur CPU

oneDNN est une bibliothèque primitives pour réseaux neuronaux (convolutions, multiplications matricielles, normalisations) que PyTorch utilise déjà pour accélérer l’inférence et l’entraînement sur processeurs. Créée par Intel, elle fait partie de l’écosystème géré aujourd’hui par la UXL Foundation, un consortium open source visant à proposer des alternatives multiplateformes aux stacks logiciels propriétaires pour l’accélération.

Grâce à cet accord, les optimisations spécifiques d’AMD seront intégrées dans le même projet que celles d’Intel, évitant ainsi aux équipes de développement de devoir maintenir des stacks distinctes selon que leur serveur utilise un Xeon ou un EPYC. AMD précise qu’elle continuera à optimiser pour ses processeurs au sein de oneDNN.

Ce que les communiqués ne précisent pas, c’est quand ces changements seront effectifs. Ni Intel ni AMD ne fournissent encore de versions précises de PyTorch ou oneDNN, ni un calendrier pour l’intégration de ZenDNN, ni des données de performance. Le futur de ZenDNN en tant que projet indépendant reste également à clarifier. Pour l’instant, il s’agit surtout d’un engagement stratégique, sans implémentation immédiate.

ACE, la prochaine étape

L’annonce mentionne également les Extensions de Calcul IA (ACE), un ensemble d’instructions x86 de nouvelle génération conçues pour accélérer la multiplication de matrices, opération essentielle dans de nombreuses charges de travail IA. Selon les fabricants, le support d’ACE sera intégré à PyTorch via de futures versions de oneDNN. Sur Revistacloud, nous avions déjà expliqué en quoi consiste ACE et comment il veut accélérer l’IA depuis le CPU, une extension présentée lors du premier anniversaire du groupe EAG, avec FRED, AVX10 et ChkTag.

Une bibliothèque unique simplifiera l’exploitation des processeurs équipés d’ACE chez les deux fabricants, permettant à PyTorch de bénéficier de ces innovations de la même manière. Par ailleurs, cet accord intervient alors qu’Arm gagne du terrain dans le secteur des centres de données. La compétition entre AMD et Intel perdure, comme en témoigne les progrès d’AMD dans la part de marché x86, mais tous deux souhaitent que l’architecture x86 reste attractive pour les développeurs IA.

Ce que disent Intel, AMD et Red Hat

Jeff McVeigh, vice-président et directeur général des programmes datacenters chez Intel, résume la situation : «Les développeurs ne devraient pas avoir à se soucier de routes logicielles séparées pour tirer parti pleinement d’une CPU x86». Il ajoute que collaborer avec AMD via oneDNN offre à la communauté PyTorch «une démarche cohérente pour les processeurs modernes» et la possibilité d’intégrer des capacités futures comme ACE.

Robert Hormuth, vice-président d’AMD en charge de l’architecture et de la stratégie, affirme que l’entreprise promeut «un écosystème logiciel ouvert offrant plus d’options aux développeurs» et que, avec l’EAG, ils rassemblent l’industrie «autour de technologies communes». Stephen Watt, vice-président de l’équipe du CTO chez Red Hat et ambassadeur de PyTorch, qualifie la standardisation des optimisations x86 dans oneDNN «de grande avancée» pour réduire la fragmentation de l’écosystème.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que oneDNN?

Il s’agit d’une bibliothèque open source contenant des primitives pour réseaux neuronaux, qui accélère PyTorch sur CPU. Elle est gérée par la UXL Foundation et deviendra l’option par défaut pour x86 chez Intel comme chez AMD.

Qu’en est-il de ZenDNN d’AMD?

AMD intégrera ses optimisations ZenDNN dans oneDNN et continuera à les optimiser pour ses CPU. L’avenir de ZenDNN en tant que projet indépendant n’a pas encore été précisé.

Quand ces changements seront-ils déployés sur PyTorch?

Aucune date précise ni version de PyTorch ou oneDNN n’a été annoncée pour leur intégration.

Qu’est-ce que les Extensions de Calcul IA (ACE)?

Ce sont des instructions x86 avancées destinées à accélérer la multiplication de matrices. Leur support sera ajouté à PyTorch via de futures mises à jour de oneDNN.

Sources :