AMD 最新发布的 ROCM 60 软件套件为 AI 研究人员和机器学习工程师提供了更多选择和灵活性。 首先，它扩展了对 Radeon Pro W7800 和 Radeon RX 7900 GRE GPU 的支持，使更多用户能够在这些硬件上进行开发。 这允许 AI 社区根据他们的需求和预算从具有不同性能水平的桌面显卡中进行选择。
此外，ROCM 60 还增加了对 Onnx 运行时的支持，使用户能够在原生 AMD 硬件上运行更广泛的源数据推理。 此外，通过MigraphX，ROCM 60 还添加了 int8 计算，进一步丰富了可用的数据类型。 同时，AMD 继续支持 PyTorch 框架，将 FP32 的混合精度引入机器学习训练工作流程。
这些新功能的推出对于决定进入人工智能领域的用户来说是一个激动人心的时刻。 AMD 的 ROCM 是 AI 工程师、机器学习研究人员和业余爱好者的绝佳解决方案，不再是预算有限的人的专属工具。 AMD 致力于在未来扩展硬件支持，并为机器学习开发解决方案堆栈添加更多功能。
rocm 6.0 是一个重要的版本，它带来了新的性能优化、扩展的框架和库支持，以及改进的开发人员体验。 它还支持 AMD Instinct Mi300 系列，并将在未来的版本中进一步优化这个新平台。 主要功能包括改进了低精度数学层和注意力层等领域的性能，新的 HipsParsSlall 库使用 AMD 的稀疏矩阵核心技术加速了 AI 工作负载，并增加了对 TensorFlow、Jax 和 PyTorch 等流行 AI 框架的支持。 此外，还添加了对 DeepSpeed、Onnx-RT 和 CUPY 等库的支持。
AMD意识到，要与NVIDIA和Intel等提供CUDA和OpenAPI等软件生态系统的竞争对手竞争，他们需要继续保持目前的速度，甚至在某些方面超越它。 这也是AMD最近推出的ROCM 60 source**，这意味着 AI 爱好者能够覆盖更广泛的产品**，而不仅仅是超级发烧友群体。