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Intel et AMD unissent leurs optimisations CPU dans oneDNN pour PyTorch

Matériel et accélérateurs
Source:Phoronix / AMD Newsroom
AMD intègre son fork ZenDNN dans oneDNN et rejoint le board UXL ; Intel apporte ses extensions ACE pour la multiplication de matrices. oneDNN devient la bibliothèque x86 par défaut dans PyTorch : un seul parcours logiciel à optimiser pour l'IA locale sur CPU, quel que soit le vendor.
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AMD unifica ZenDNN in oneDNN, Intel unisce le sue estensioni ACE: un solo stack open source per l'accelerazione x86 in PyTorch, già di default. Cosa cambia se fai girare i modelli in locale su CPU.

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AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB

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La Radeon con la maggiore capacità consumer: 24GB GDDR6 a 960 GB/s (bus 384-bit). Per l'IA locale la capacità batte la novità: mentre le schede da 16GB non caricano i modelli 27B, qui Qwen3.8-27B e i 32B in Q4 ci stanno con contesto ampio. 960 GB/s è il 96% della RTX 4090. ROCm ufficiale (gfx1100), 355W.

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AMD Radeon RX 9070 XT 16GB

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La GPU RDNA 4 di AMD: 16GB GDDR6 su bus 256-bit (640 GB/s), 64 CU, 304W. Con ROCm 7 la prima Radeon consumer con supporto ufficiale su Linux (gfx1201, senza workaround): ~92 tok/s su gpt-oss-20b, ~52 tok/s su Qwen 14B. Il 640 GB/s è il 43% in più della RTX 5060 Ti 16GB: la carta 16GB più veloce per modelli 9-20B, ma il 16GB non tiene un 27B dense.

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AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo)

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La APU AMD con la massima memoria unificata su x86: fino a 128GB di LPDDR5X condivisa tra CPU (16 core Zen 5), GPU integrata (40 CU RDNA 3.5) e NPU. Fino a 96GB allocabili alla GPU: modelli fino a 100B+ a 4 bit senza GPU dedicata, su mini-PC o laptop. Bandwidth 256 GB/s.

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Intel Arc B580 12GB

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La prima scheda Intel da prendere sul serio per l'IA locale: Xe2 Battlemage, 12GB GDDR6 a 456 GB/s, 190W. 12GB a prezzo d'ingresso: i modelli 8-14B in Q4 stanno interamente in VRAM. Il software è il punto debole: IPEX-LLM è stato archiviato a gennaio 2026, il percorso mantenuto oggi è Vulkan (Ollama nativo, llama.cpp) con ~40-42 tok/s su 8B Q4.

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