10月20日，英特尔与AMD同日发布公告，把双方各自针对PyTorch的x86处理器优化整合进开源深度学习库oneDNN。按照两家共同组建的x86生态系统顾问小组的建议，oneDNN被确定为PyTorch内x86加速的默认开源库，AMD同时把自研的ZenDNN优化并入oneDNN，并以指导委员会成员身份加入其管理方统一加速基金会（UXL）。 两家斗了半个世纪，这次"统一"的对象是开发者在CPU上跑AI的软件路径，而不是两家硬件的并轨。IT之家微信公众号
统一的是入口，不是性能
过去在x86 CPU上跑AI负载，英特尔平台默认走oneDNN，AMD的EPYC和锐龙则要靠独立的ZenDNN插件，混合部署需要分别维护、分别调优；合并后，一份原生PyTorch安装就能在两家处理器上各自走最优路径。 英特尔数据中心副总裁兼战略项目总经理Jeff McVeigh的说法是，希望开发者"无需为了充分发挥x86 CPU的性能，而采用不同的软件路径"。两家能在同一个开源库里共存，靠的是治理上的中立化，红帽首席技术官办公室副总裁、PyTorch大使Stephen Watt把这一步称为"通过 PyTorch 中的 oneDNN，让 x86 CPU 的优化标准化"，是减少生态碎片化的重要一步。搞机思维微信公众号半导体产业纵横
更深层的硬件合力在指令集层面：两家还在联合推进AI计算扩展（ACE），这是一套面向x86、重点加速矩阵乘法的下一代指令集扩展，官方公告称其未来将通过oneDNN的更新进入PyTorch，但没有披露交付时间表。 ACE的首份白皮书早在今年4月就由两家联合发布，被定位为x86架构的标准矩阵加速方案。 换句话说，这次公告实际落地的全部在软件层，硬件差异化的时间表仍在两家手里。微信公众号IT之家
为什么两家老对手这次同步了
这次动作不是起点：2024年10月，英特尔和AMD就在联想TechWorld上宣布组建x86生态系统咨询小组，从协调指令集演进开始，一步步走到了统一软件路径。电脑报
压力来自两侧：智能体AI正把CPU需求重新推高，但增长的份额正在被Arm等架构切走，x86两家抱团是必然动作。 PyTorch则正在成为AI芯片竞争的公共入口：Google开源TorchTPU，让PyTorch工作负载可以原生使用TPU，Amazon的TorchNeuron则把Trainium接入PyTorch，两家都在抢开发者的默认工作流。 英特尔和AMD同样清楚：开发者在x86上跑AI如果还要先回答"用哪家优化库"，硬件性能就难以转化为生态吸引力。搞机思维知乎
接下来看什么
对开发者和企业用户，收益分两步兑现。第一步是oneDNN真正吸收两家优化：AMD已明确ZenDNN并入后会继续针对自家处理器做专项调优，统一软件路径并不意味着两种CPU拥有完全相同的性能，实际运行效率仍取决于处理器架构、指令支持、内存带宽以及具体模型。 第二步是ACE获得硬件支持并被框架顺畅调用，可以留意两家后续在新处理器规格中对ACE支持范围的披露。至于与英伟达的关系，这次合作主要面向CPU上的AI计算，并非直接针对CUDA推出替代品，也不能简单理解为CPU将取代GPU。搞机思维深科技
