AMD hat ROCm 10 zum zehnjährigen Jubiläum des Open-Source-Software-Stacks und zur allgemeinen Verfügbarkeit von ROCm.AI für Entwickler gestartet. ROCm.AI wurde auf der Advancing AI 2026 vorgestellt und ist eine KI-native Entwicklungsplattform, die darauf ausgelegt ist, das Erstellen, Bereitstellen und Optimieren von Workloads auf AMD-Hardware zu beschleunigen.

ROCm.AI vereint drei Komponenten: ROCm Hyperloom, AMD Skills und die ROCm CLI. Es liefert AMD-spezifisches Fachwissen und agentengesteuerte Optimierungen in bestehende Entwickler-Toolchains. AMD berichtet, dass ROCm.AI-ausgestattete Systeme auf vergleichbarer Hardware eine durchschnittlich 3,3-mal höhere Inferenzleistung und einen 2,4-mal besseren Trainingsdurchsatz im Vergleich zu ROCm 7 über KI-optimierte Kernel, Speicherverwaltung und Zeitplanung liefern.

Autonome Inferenzoptimierung ROCm Hyperloom fungiert als agentenbasierte Engine für die End-to-End-Inferenzoptimierung, die Host-Code und GPU-Kernel abdeckt. Es profiliert Workloads, identifiziert Engpässe, erkundet Optimierungswege, wendet gezielte Code-Änderungen an und führt dann Benchmarks durch und validiert die Korrektheit.

In ROCm 10 erweitert Hyperloom die Unterstützung für AMD Instinct GPUs und fügt Kompatibilität mit vLLM- und SGLang-Inferenzframeworks hinzu. Entwickler können Optimierungen über HIP-, Triton- und FlyDSL-Codebasen auslösen; Hyperloom generiert Berichte mit vorgeschlagenen Änderungen und Leistungsprognosen. Es läuft eigenständig oder integriert sich mit AMD Skills.

Kuratiertes Fachwissen für KI-Coding-Agenten AMD Skills injiziert validiertes technisches Wissen und Workflows von AMD in KI-Coding-Agenten wie Claude Code, Cursor und Codex und liefert hardware-spezifische Anleitungen ohne Kontextwechsel.

ROCm 10 erweitert den Skills-Katalog in drei Gruppen: lokale KI-Workflows, Cross-Stack-Diagnose-orientierte Workflows und serverseitige Workflows für Instinct GPUs und EPYC CPUs, die Serving, Profiling und Leistungsanalyse abdecken. Vorschau-Funktionen für Advancing-AI sind jetzt über Agenten-Marktplätze und einen Open-Source-GitHub-Katalog verfügbar, wobei jeder Skill vor der Veröffentlichung strukturellen und funktionalen Tests unterzogen wird.

Vereinheitlichtes Befehlszeilenmanagement Die ROCm CLI, derzeit in der Technologievorschau für ROCm.AI, bietet eine konsistente Befehlszeilenschnittstelle zur Bereitstellung, Verwaltung und Ausführung von KI-Workloads auf AMD-Hardware. Dieselben Befehle funktionieren interaktiv, über KI-Agenten oder innerhalb von CI-Pipelines für Systeminspektion, ROCm-Lifecycle-Management, Modell-Serving, Diagnostik und Laufzeitkontrolle.

Verteilt als vorkompilierte Windows- und Linux-Binärdateien ohne bestehende ROCm-Abhängigkeit, unterstützt es mehrere verwaltete Laufzeitumgebungen nebeneinander, einschließlich Aktivierung und Rollback, sowie integrierte Orchestrierung für Modell-Serving. Aktuelle Adapter umfassen Lemonade auf ausgewählter Client-Hardware und vLLM für Instinct-Bereitstellungen.

Mit der CLI wird ROCm Console (intern „dash“) geliefert, die Echtzeit-Telemetrie für Laufzeitgesundheit, Modell-Serving-Status, GPU-Auslastung, HBM-Verbrauch, Stromverbrauch und Token-pro-Watt-Metriken auf unterstützter Instinct-Hardware liefert. Die Vorschau bietet versionsunabhängigen Betrieb ab ROCm 7.13; native ROCm 10-Unterstützung ist geplant.

Umfassendere ROCm 10 Stack-Updates Diese Entwicklertools sitzen auf dem überarbeiteten ROCm 10-Stack, der ein modulareres Core SDK sowie aktualisierte Bibliotheken, Compiler, Framework-Integrationen, Modellunterstützung, Tuning-Verbesserungen und erweiterte Hardware-Unterstützung bietet.

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