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AMD ha lanciato ROCm 10 per celebrare il decimo anniversario dello stack software open-source, insieme alla disponibilità generale di ROCm.AI per gli sviluppatori. Presentato a Advancing AI 2026, ROCm.AI è una piattaforma di sviluppo nativa per l'IA progettata per accelerare la creazione, la distribuzione e l'ottimizzazione dei carichi di lavoro su hardware AMD.
ROCm.AI unifica tre componenti: ROCm Hyperloom, AMD Skills e ROCm CLI, offrendo competenze specifiche di AMD e ottimizzazione guidata da agenti negli attuali toolchain per sviluppatori. AMD riporta che su hardware equivalente, i sistemi dotati di ROCm.AI offrono prestazioni di inferenza medie 3,3 volte superiori e un throughput di training 2,4 volte migliore rispetto a ROCm 7 tramite kernel ottimizzati per l'IA, gestione della memoria e scheduling.
Ottimizzazione Autonoma dell'InferenzaROCm Hyperloom agisce come un motore agentivo per l'ottimizzazione end-to-end dell'inferenza, coprendo il codice host e i kernel GPU. Profila i carichi di lavoro, identifica i colli di bottiglia, esplora percorsi di ottimizzazione, applica modifiche mirate al codice, quindi esegue benchmark e convalida la correttezza.
In ROCm 10, Hyperloom estende il supporto per le GPU AMD Instinct e aggiunge la compatibilità con i framework di inferenza vLLM e SGLang. Gli sviluppatori possono attivare ottimizzazioni su codebase HIP, Triton e FlyDSL; Hyperloom genera report che elencano le modifiche proposte insieme alle proiezioni delle prestazioni. Funziona autonomamente o si integra con AMD Skills.
Competenze curate per agenti di codifica IAAMD Skills inietta conoscenze tecniche AMD validate e flussi di lavoro negli agenti di codifica IA, inclusi Claude Code, Cursor e Codex, fornendo indicazioni specifiche per l'hardware senza cambiare contesto.
ROCm 10 espande il catalogo Skills in tre gruppi: flussi di lavoro IA lato client, flussi di lavoro orientati alla diagnostica cross-stack e flussi di lavoro lato server per GPU Instinct e CPU EPYC che coprono serving, profiling e analisi delle prestazioni. Le capacità Advancing-AI in anteprima sono ora disponibili tramite marketplace di agenti e un catalogo GitHub open-source, con ogni skill sottoposta a test strutturali e funzionali prima del rilascio.
Gestione Unificata da Riga di ComandoROCm CLI, attualmente in anteprima tecnologica per ROCm.AI, offre un'interfaccia a riga di comando coerente per il provisioning, la gestione e l'esecuzione di carichi di lavoro IA su hardware AMD. Gli stessi comandi funzionano in modo interattivo, tramite agenti IA o all'interno di pipeline CI per l'ispezione del sistema, la gestione del ciclo di vita ROCm, il serving dei modelli, la diagnostica e il controllo del runtime.
Distribuito come binari precompilati per Windows e Linux senza dipendenze ROCm preesistenti, supporta più ambienti di runtime gestiti affiancati, inclusa l'attivazione e il rollback, oltre all'orchestrazione integrata del serving dei modelli. Gli adattatori attuali coprono Lemonade su hardware client selezionato e vLLM per distribuzioni Instinct.
Incluso con la CLI è ROCm Console (internamente "dash"), che fornisce telemetria in tempo reale per lo stato di salute del runtime, lo stato del serving dei modelli, l'utilizzo della GPU, il consumo di HBM, il consumo energetico e le metriche di token-per-watt su hardware Instinct supportato. L'anteprima offre un funzionamento indipendente dalla versione a partire da ROCm 7.13; è previsto il supporto nativo per ROCm 10.
Aggiornamenti più ampi dello Stack ROCm 10Questi strumenti per sviluppatori si basano sullo stack ROCm 10 rinnovato, caratterizzato da un Core SDK più modulare, insieme a librerie aggiornate, compilatori, integrazioni di framework, supporto per modelli, miglioramenti di tuning e un'abilitazione hardware ampliata.
Riferimento Configurazione Test
| Etichetta | Valore |
|---|---|
| Hardware | Supermicro AS-4126GS-NMR-LCC (H14DSG-OD), 8x AMD Instinct MI355XBIOS AMI v1.4a, stack firmware GPU multi-componenteUbuntu 22.04.2 LTS, kernel 5.15.0-70-generic, amdgpu 6.16.6, Host ROCm 7.1.0 |
| Software | Immagini Docker GLM-5 / Kimi / DeepSeek-R1 ROCm, PyTorch 2.8.0-2.10.0, diverse versioni di vLLM e SGLang più ATOM v0.1.2.post |
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
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