AMDのMI325X GPUを活用し、Lumaの推論が加速中！
LumaがAMDとTensorWaveで生産推論を実施
原題: Luma Runs Production Inference on AMD and Tensorwave | Luma
重要度の根拠: 新たなマルチモーダルAGIの推進が進展しているため。
要約
Lumaは、AMDおよびTensorWaveと協力して、マルチモーダルAGI（人工一般知能）を構築しています。具体的には、LumaのビデオモデルRay3.2などに対して、AMDのMI325X GPUを使用して推論を行い、膨大な計算リソースを活用しています。このシステムの移行はスムーズで、約90%のコードがすぐに動作しました。これにより、クリエイターはコストを削減しつつ、創造的なコントロールを強化できる環境を整えています。
要点
- LumaはAMDとTensorWaveと提携
- MI325X GPUを使用した推論実施
- 90%のコードが即時動作
- コスト削減と創造的コントロール強化
- 移行には2〜3人のエンジニアが関与
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LumaはAMDのMI325X GPUを使用して、全ての主要モデルの推論を行っています。具体的には、Ray3.2、Uni-1、Luma Agentsが含まれます。ビデオからビデオへのパイプラインは、変分オートエンコーダやControlNet、LoRAなどのサブモデルで構成されています。移行には2〜3人のエンジニアが約2週間を要し、追加のサポートを受けた結果、パフォーマンス目標を達成しました。AMDのPyTorchバックエンドが90%のコード互換性を提供し、注意操作の実装をAMDのAITERライブラリに適応させました。
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Lumaは、AMDおよびTensorWaveと協力して、マルチモーダルAGI（人工一般知能）を構築しています。具体的には、LumaのビデオモデルRay3.2などに対して、AMDのMI325X GPUを使用して推論を行い、膨大な計算リソースを活用しています。このシステムの移行はスムーズで、約90%のコードがすぐに動作しました。これにより、クリエイターはコストを削減しつつ、創造的なコントロールを強化できる環境を整えています。
LumaはAMDのMI325X GPUを使用して、全ての主要モデルの推論を行っています。具体的には、Ray3.2、Uni-1、Luma Agentsが含まれます。ビデオからビデオへのパイプラインは、変分オートエンコーダやControlNet、LoRAなどのサブモデルで構成されています。移行には2〜3人のエンジニアが約2週間を要し、追加のサポートを受けた結果、パフォーマンス目標を達成しました。AMDのPyTorchバックエンドが90%のコード互換性を提供し、注意操作の実装をAMDのAITERライブラリに適応させました。
出典: https://lumalabs.ai/news/luma-runs-production-inference-on-amd-and-tensorwave
媒体: Luma Labs
※本記事は Anthropic / OpenAI / Google / Meta / Mistral / DeepSeek / Sakana 等各社の公開情報を基に AI (OpenAI GPT-4o-mini) が日本語で要約・分類した二次的著作物です。著作権法第32条の引用要件に基づき出典 URL を必ず併記しています。要約は AI 生成のため誤訳・誤解釈を含む可能性があります。詳細・正確な情報は必ず出典元の原文をご確認ください。