meta 最新发布的这套人工智能开源软件是在 PyTorch 开源机器学习框架基础上打造的，可以让英伟达旗舰产品 A100 芯片上的代码运行速度提高 12 倍，也能让 AMD 旗下 MI250 芯片上的代码运行速度提高 4 倍。
meta 在一篇博客文章中说，这套人工智能软件平台不仅能够提高代码运行速度，还支持不同厂商的人工智能芯片。
目前软件开发已经成为芯片制造商打造开发者生态系统、使用自家芯片的关键领域。比如英伟达开发的 CUDA 就大受欢迎。
然而，开发人员通过 CUDA 开发基于英伟达芯片的人工智能代码后，很难在英伟达竞争对手 AMD 等公司生产的图形图像处理芯片上运行。meta 表示，其最新推出的人工智能平台可以让开发者的人工智能应用在基于不同芯片的硬件系统之间轻松切换。
meta 在博客中表示：“统一的 GPU 后端支持能够让应用迁移成本最小化，有助于深度学习应用开发者选择更多种类的硬件。”
英伟达和 AMD 没有立即回复置评请求。
据悉，meta 推出的软件是专为一种被称为推理的人工智能工作而开发的。在推理过程中，开发者通过调用之前接受过大量数据训练的机器学习算法对图像进行快速判断。
“这是跨平台的软件工作，证明了软件的重要性，尤其是在机器学习中部署神经网络进行推理的重要性，”衡量人工智能处理速度的第三方组织 MLCommons 创始人戴维・坎特 (David Kanter) 说。
坎特补充道，这套新的人工智能平台将“让客户有更多选择”。
