Искусственный интеллект покоряет программирование: в AMD научили AI писать драйверы. Источник: AI
Пока обычные пользователи надеются, что очередное обновление графических драйверов не сломает их любимую игру, топменеджмент AMD решил пойти другим путем. Ануш Элангован (Anush Elangovan), вице-президент AMD по программному обеспечению для искусственного интеллекта, продемонстрировал, что для написания драйвера теперь необязательно быть гуру C++ или вообще открывать редактор кода. Достаточно иметь под рукой Claude Code – нового ШИ-агента от Anthropic.
Эксперимент в стиле «ленивого» программирования
Согласно сообщениям профильного издания Phoronix, Элангован использовал инструмент Claude Code для создания драйвера пользовательского пространства для графических процессоров AMD на языке Python. Интереснее всего в этой истории не сам факт использования нейросети, а то, как именно это было сделано. По словам вице-президента, он «ни разу не открывал редактор кода» во время процесса.
Здесь важно успокоить геймеров: речь не идет о замене стандартных драйверов Adrenalin, которые мы скачиваем для Windows. ИИ создал специфический инструмент, необходимый для внутренней кухни компании. Этот драйвер Python используется для проверки кода в экосистеме ROCm (Radeon Open Compute) и отладки при прохождении через стек пользовательского пространства ROCm/HIP. Проще говоря это диагностический инструмент для разработчиков, а не программный продукт для конечного потребителя.
Зачем это AMD и при чем здесь Tinygrad
Элангован не скрывает, что вдохновлялся проектом Tinygrad, за которым стоит известный хакер Джордж Готц (George Hotz). Tinygrad – это лаконичный фреймворк для глубокого обучения, использующий минималистические драйверы пользовательского пространства для взаимодействия с «железом». Такой подход позволяет разработчикам лучше понимать, как именно данные проходят через GPU, избегая лишних абстракций слоев огромных монолитных драйверов.
Для AMD это критически важно в контексте конкуренции с NVIDIA. Пока зеленые доминируют благодаря закрытой экосистеме CUDA, AMD пытается сделать свой софт ROCm более открытым и понятным. Использование ИИ для создания таких инструментов значительно ускоряет цикл разработки и тестирования.
Я никогда не открывал редактор. ШИ-агенты – это большой уравнитель в программном обеспечении. А скорость – это защитный барьер
ИИ как «большой уравнитель»
Философия Элангована состоит в том, что ШИ-агенты становятся инструментом, стирающим границы между сложными инженерными задачами и их выполнением. Если раньше для написания низкоуровневого кода для взаимодействия с видеокартой потребовались месяцы подготовки и глубокие знания архитектуры, то теперь агент на базе Claude может сгенерировать рабочую базу в считанные минуты. Это не означает, что программисты станут ненужными, но их роль смещается от механического написания строк до архитектурного надзора и проверки результатов.
В мире, где технологии меняются быстрее, чем выходит очередное поколение видеокарт, скорость итерации становится основным преимуществом. И если для этого нужно доверить написание кода машине – в AMD к этому уже готовы.
Кстати, пока одни разработчики учат ИИ писать драйверы, другие ищут способы охладить гигантские мощности для этих самых нейросетей. Например, некоторые ИИ-серверы идут ко дну в прямом смысле — компании строят дата-центры прямо посреди моря.