Intel e AMD presentano ACE: CPU x86 più efficienti per l’AI
Le nuove estensioni ACE ottimizzano l’esecuzione di modelli AI su CPU x86, migliorando efficienza e compatibilità.
Intel e AMD hanno rilasciato la specifica completa di ACE (AI-oriented CPU Extensions), una tecnologia progettata per rendere più efficiente l’esecuzione di modelli AI su processori x86. Queste estensioni sfruttano i registri AVX10 già presenti nelle CPU, ma introducono unità dedicate alla moltiplicazione di matrici, elemento fondamentale dei carichi di lavoro AI.
L’introduzione di hardware specifico per le operazioni di moltiplicazione-addizione permette di ottenere:
- Maggiore efficienza energetica
- Ottimizzazione più semplice per gli sviluppatori
- Integrazione immediata con software esistente grazie all’utilizzo degli input AVX standard
Secondo le specifiche, ACE consente di eseguire fino a 16 volte più operazioni rispetto a un ciclo equivalente basato su AVX10, riducendo il numero di istruzioni e migliorando l’utilizzo della banda RAM. Inoltre, ACE è implementation-agnostic: framework come PyTorch o TensorFlow potranno adottare un’unica soluzione indipendentemente dall’hardware x86 sottostante.
Le ACE extension supportano nativamente i principali formati di dati impiegati nel machine learning (INT8, INT32, FP8, FP16, FP32, BF16) e i formati MX block-scaled dell’Open Compute Project, superando i limiti delle AVX10.
Questo sviluppo promette di semplificare la gestione delle operazioni AI su CPU, soprattutto dove GPU o NPU non sono disponibili o risultano limitate.
