Maggiore compatibilità senza soluzione di continuità tra @PyTorch e ROCm significa che i ricercatori possono concentrarsi sulla modellazione e gli ingegneri dei kernel possono continuare a spingere sulle prestazioni. @alexchen4ai, CEO di @nexa_ai, condivide perché questo è importante per entrambi i lati dello stack.