Uma compatibilidade mais fluida entre @PyTorch e ROCm significa que os pesquisadores podem se concentrar na modelagem, e os engenheiros de kernel podem continuar a impulsionar o desempenho. @alexchen4ai, CEO da @nexa_ai, compartilha por que isso é importante para ambos os lados da pilha.