Вице-президент AMD написал драйвер с помощью ИИ, ни разу не открыв редактор кода
Пока обычные пользователи надеются, что очередное обновление графических драйверов не «сломает» их любимую игру, топ-менеджмент AMD решил пойти другим путем. Ануш Еланговен (Anush Elangovan), вице-президент AMD по программному обеспечению для искусственного интеллекта, продемонстрировал, что для написания драйвера теперь не обязательно быть гуру C++ или вообще открывать редактор кода. Достаточно иметь под рукой Claude Code — нового ИИ-агента от Anthropic.
Эксперимент в стиле «ленивого» программирования
Согласно сообщениям профильного издания Phoronix, Еланговен использовал инструмент Claude Code для создания драйвера пользовательского пространства для графических процессоров AMD на языке Python. Самое интересное 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 загружаем для Windows. ИИ создал специфический инструмент, необходимый для внутренней кухни компании. Этот драйвер на 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 тут Tinygrad
Еланговен не скрывает, что вдохновлялся проектом Tinygrad, за которым стоит известный хакер Джордж Хотц (George Hotz). Tinygrad — это лаконичный фреймворк для глубокого обучения, который использует минималистичные драйверы пользовательского пространства для взаимодействия с «железом». Такой подход позволяет разработчикам лучше понимать, как именно данные проходят через GPU, избегая лишних слоев абстракции 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 ни разу не открывал редактор. ИИ-агенты — это большой уравнитель в программном обеспечении. А скорость — это защитный барьер
ИИ как «большой уравнитель»
Философия Елангована заключается в том, что ИИ-агенты становятся инструментом, который стирает границы между сложными инженерными задачами и их выполнением. Если раньше для написания низкоуровневого кода для взаимодействия с видеокартой требовались месяцы подготовки и глубокие знания архитектуры, то теперь агент на базе Claude может сгенерировать рабочую базу за считанные минуты. Это не означает, что программисты станут ненужными, но их роль смещается от механического написания строк к архитектурному надзору и проверке результатов.
В мире, где технологии меняются быстрее, чем выходит очередное поколение видеокарт, скорость итерации становится главным 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 на дно в прямом смысле — компании строят дата-центры прямо посреди моря.
Подписывайтесь на наш нескучный канал в Telegram, чтобы ничего не пропустить.
