AMD表示，ROCm 10的更新有三个要点，分别是：

ROCm.AI现在已经与AMD ROCm 10软件栈一同全面提供，带来了一个基于AI驱动的开发平台，帮助开发者构建、运行和优化AI工作负载。

ROCm.AI集结了三大核心开发者体验，分别是ROCm Hyperloom、AMD Skills和ROCm CLI，将AMD专业知识、更简洁的工作流程和代理式优化融入到开发者已有的工具中。

ROCm 10推动了更广泛的ROCm软件栈，采用了更模块化的ROCm Core SDK，以及跨库、编译器、框架、模型支持、性能和硬件平台的增强。

ROCm.AI在之前的Advancing AI 2026上首次亮相，是一款基于AI的软件体验，旨在加速AMD硬件的开发速度和性能优化。通过AI驱动的内核优化、内存管理和调度，在相同硬件上，使用ROCm.AI的配置相比ROCm 7平均提升3.3倍推理性能及2.4倍训练性能。

ROCm Hyperloom负责端到端推理负载的自主优化，包括剖析、瓶颈定位、改动实施、基准测试与正确性验证的完整闭环；AMD Skills将经过验证的ROCm知识注入到Claude Code、Cursor、Codex等主流AI编码助手；ROCm CLI带有统一的命令行入口，提供了环境安装、模型服务、诊断与运行时管理。

另外ROCm 10还升级了升级了PyTorch、JAX、vLLM、SGLang、MIGraphX、ONNX Runtime人工智能框架，并改进了HIP性能，更新了数学、稀疏、通信库。上个月AMD刚刚发布了Radeon RX 9050显卡，这次ROCm 10也提供了支持。

除了这一基础性变革外，ROCm 7.14还扩展了对AMD最新AI硬件的支持，推进了AI框架和推理软件的发展，强化了通信和数学库，增强了开发工具，并简化了在客户端、企业、云和数据中心环境中的部署流程。

今年5月，AMD推出了代号“Gorgon Halo”的Ryzen AI Max PRO 400系列处理器，这是对现有“Strix Halo”产品的小幅度更新，仍然基于Zen 5架构CPU和RDNA 3.5架构GPU。两者较为明显的一个区别是，新产品可最高支持192GB统一内存，最多允许分配160GB作为显存使用，可运行300B+参数LLM。

这次AMD在ROCm 7.14里，首次对Ryzen AI Max+ PRO 495、Ryzen AI Max PRO 490、以及Ryzen AI Max PRO 485处理器提供了官方支持。这意味着AMD为了方便AI开发者，在新产品正式发售之前做好了准备，预计这几款处理器很快就会到来。

现在AMD宣布，对ROCm软件栈进行了更新，正式推出了新的迭代版本ROCm 7.2，提供了一系列广泛的优化和软件增强，旨在提升开发者生产力、运行时性能、以及企业适用性。AMD表示，现代AI工作负载不仅仅需要原始计算，需要一个紧密集成的软件栈，能够提取最大性能，高效跨系统扩展，并在生产环境中可靠运行。

根据发行说明，在ROCm 7.2里，AMD针对Instinct系列AI加速器做了优化，特别是最新的Instinct MI350系列，旨在提升人工智能（AI）和高性能计算（HPC）工作负载下的性能表现。除了针对AI模型的调优，还有新增多GPU节点的节点电源管理功能（NPM）等，可通过内置遥测和高级控制算法，优化节点内多个GPU的功率分配和GPU频率。

ROCm 7.2还增加了对多款硬件的支持，包括基于RDNA 4架构的Radeon AI PRO R9600D和Radeon RX 9060 XT LP，以及基于RDNA 3架构的Radeon RX 7700，这几款都是去年9月至12月发布的新产品。

为了支持这项合作，Canonical专门组建了一支工程师团队，负责打包AMD ROCm软件库，以简化Ubuntu的安装、支持和长期维护，同时也将提交这些软件包给Debian平台审议。这项工作将简化AMD AI解决方案在数据中心、工作站、笔记本电脑、Windows Subsystem for Linux及边缘环境中的交付。AMD ROCm软件将作为任何Debian软件包、snap或Docker镜像（OCI）构建的依赖项提供。此外，性能修复和安全补丁将自动提供给生产系统。

从Ubuntu 26.04 LTS起，Canonical就会在Ubuntu中提供AMD ROCm软件，并在后续的每个Ubuntu版本中提供更新。

AMD GPU技术和工程软件高级副总裁兼首席软件官Andrej Zdravkovic表示：“AMD ROCm软件为AMD硬件上的AI和HPC提供了开放、高性能的加速。这次与Canonical合作，为Ubuntu打包AMD ROCm，使得开发人员和企业更容易在支持的系统上部署AMD解决方案。”

对AMD而言，将AMD ROCm集成到Ubuntu，凸显了其对开发者体验和企业体验的强烈承诺。

据Phoronix报道，最近AMD对ROCm软件栈进行了更新，推出了小幅更新的版本ROCm 7.0.2，正式加入了对Radeon RX 9060的支持。由于之前Radeon RX 9060 XT和RX 9070系列加入了列表，至此整个RDNA 4架构阵容都已获得了支持。

这次ROCm 7.0.2也终于正式支持基于Linux 6.12内核的Debian 13，还有基于Linux 6.12内核的RHEL 10.0，以及基于6.12 UEK的Oracle Linux 10。ROCm 7.0.2还为PyTorch添加了Gaussian Splatting“gsplat”支持，另外ROCm 7.0.2 HIP引入了用于分配未缓存内存的“hipMemAllocationTypeUncached”标志支持，并包含多项其他改进。

Radeon RX 9060搭载了Navi 44 XL GPU芯片，CU数量为28个，即1792个流处理器，游戏/加速频率分别为2400/2990 MHz，另外GDDR6显存速率为18Gbps，位宽为128-bit，容量为8GB，对应的显存带宽为288GB/s，整卡功耗为132W。

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AMD表示，人工智能创新正以前所未有的速度加速，模型扩展到数千亿个参数，推理需求不断增长，企业需要平衡成本和性能的可扩展高效解决方案。开发人员面临着越来越大的压力，既要跟上这些要求，又要确保灵活性、可移植性和未来准备。ROCm 7.0的发布，使得开发人员和企业能够更快地行动、更智能地扩展并部署AI。

ROCm 7.0主要特性：

支持Instinct MI350系列GPU，突破性AI训练和AI推理性能。

跨集群的无缝分布式推理，支持领先的框架。

HIP 7.0增强了代码可移植性，简化了跨硬件生态系统的开发和迁移。

以企业为中心的新工具，可简化AI基础设施管理和部署。

采用AMD Quark量化技术，实现了流行的MXFP4和FP8格式大型模型。

在今年6月的AMD Advancing AI 2025上，AMD发布了基于CDNA 4架构的Instinct MI350系列计算卡。其基于迭代升级后的芯片堆叠封装工艺打造，采用N3P工艺的加速器复合核心（XCD）通过COWOS-S封装技术堆叠在采用N6工艺的I/O核心（IOD）之上，3D混合架构为带来了高性能密度和高能效比，IOD-IOD互连以及HBM3E显存的集成则给予2.5D架构打造。

AMD Instinct MI350系列GPU包含有8个XCD模块，每个XCD模块32组计算单元，共计256组，1024个矩阵核心，每个XCD配置2MB L2缓存；IOD基于2个N6工艺核心构成，提供有128通道HBM3E显存接口与256MB容量的AMD Infinity缓存；2个HBM3E显存采用8堆栈结构，每个堆栈为12层堆叠的36GB，数据频率为8Gbps，可提供8TB/s的显存带宽；内部所用的Infinity Fabric AP互联带宽达到5.5TB/s，外部连接则基于1075GB/s带宽的第四代Infinity Fabric总线与128GB/s带宽的PCIe 5.0接口。

作为全球高性能计算核心推动者，AMD坚信开放协作是创新基石。南京AMD ROCm实验室是中国唯一的ROCm实验室，其平台与开源社区是面向AI时代的开放计算平台，更是合作邀请函，打破壁垒、兼容多元，为AI等领域提供开放底座。

AMD表示，AMD ROCm实验室将成为技术创新的“催化器”，为开发者提供基于AMD加速器及处理器的前沿硬件环境，结合全栈ROCm开源社区软件支持，助力本土AI模型训练与高性能计算应用突破。同时会构建开源社区 ，包括线上平台与线下实验室联动，凝聚高校、科研机构及企业开发者，举办技术沙龙、大赛与培训认证，促进知识流动、创意碰撞。另外还会依托南京软件谷雄厚的软件产业基础，联合本地合作伙伴推动ROCm在人工智能、生物医药、智能制造等关键场景的深度应用，加速技术落地为产业价值。

AMD将持续扩大本地投入，深化“产学研用”协同创新，助力南京打造万亿级软件产业集群。

AMD还扩大了内部测试，以涵盖更多用户和内核版本的组合，这应该会减少高性能计算（HPC）和人工智能（AI）工作负载的集成问题。在框架方面，ROCm 6.4现在支持PyTorch 2.5/2.6开箱即用，开发人员无需从源代码开始构建，就可以使用最新的深度学习功能。Megatron‑LM集成增加了三个新的融合内核，包括Attention (QKV)、Layer Norm和ROPE，通过将多个操作合并到单个GPU通道中来加速训练。

视频解码也得到了提升，在rocDecode和rocPyDecode中都支持VP9。同时现在已正式支持Oracle Red Hat Enterprise Linux 9，Radeon PRO W7800 48GB工作站显卡可在ROCm下进行验证。AMD还在NPS4内存配置下启用了CPX模式，以满足MI Instinct系列加速器上的高级内存带宽需求。

AMD已宣布将于太平洋时间2025年6月12日上午9点30分举行“Advancing AI 2025”活动，将讨论AMD对AI的愿景，带来下一代Instinct系列GPU和AMD ROCm开放软件生态系统的进展，届时可以了解到更多详尽信息。

据Phoronix报道，虽然AMD早已在ROCm软件栈添加了新显卡的一些信息，但是在Radeon RX 9070系列显卡的发布会问答环节里，并没有对这方面的支持提供确切的答案。在经过多次沟通后，AMD表示ROCm软件栈对新一代RDNA 4架构显卡的支持要等到“产品发售后”，不过没有告知具体的时间。

ROCm是一个开放式软件平台，面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）工作负载，为追求高灵活性和高性能而构建，针对加速式计算且不限定编程语言，让机器学习和高性能计算社区的参与者能够借助各种开源计算语言、编译器、库和重新设计的工具来加快代码开发，适合大规模计算和支持多GPU计算。在2022年，AMD将ROC引入到Windows操作系统，并扩展了对消费级Radeon显卡的支持。

随着人工智能（AI）热潮的到来，AMD加大了对生态系统的建设，特别是软件堆栈方面，希望能追赶竞争对手英伟达打造的CUDA生态系统。不过这次AMD的回应让不少开发者感到有些失望，毕竟提早近乎一年开始了新显卡在ROCm方面的工作，但是仍然没有赶上首发支持。

近日，AMD对ROCm软件栈进行了更新，首次提及了下一代Radeon显卡，引入了“gfx12_rx8800”和“gfx12_rx8600”。其中“gfx12”表示的是一种新的GPU架构，另外更新日志中还明确提到了“添加nav4x arch”，可以确认两款GPU是基于新架构的Navi 4x芯片打造。

虽然更新内容没有透露新产品的规格和发布日期等信息，但是Radeon RX 8600/8800系列的出现意味着AMD正在推进新一代显卡项目，对应的分别是主流及高性能市场，以接替基于RDNA 3架构的Radeon RX 7600/7800系列产品。

ROCm是一个开放式软件平台，面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）工作负载，为追求高灵活性和高性能而构建，针对加速式计算且不限定编程语言，让机器学习和高性能计算社区的参与者能够借助各种开源计算语言、编译器、库和重新设计的工具来加快代码开发，适合大规模计算和支持多GPU计算。目前ROCm中新的GPU支持需要开发人员更新代码，这些代码通常通过GitHub共享。

最近海韵的功率计算器上已出现AMD Radeon RX 8800 XT的身影，显示整卡功耗为220W。

ROCm 6.3共有五大核心功能提升，包括：

ROCm 6.3中的SGLang - 生成式AI（GenAI）模型的超快速推理，专为优化AMD Instinct GPU上的LLM和VLM等尖端生成模型的推理而构建。

更高水平的Transformer优化 - 在AMD Instinct上重新设计FlashAttention-2，实现了更快、更高效的训练和推理。

AMD Fortran编译器 - 将传统代码桥接到GPU加速，运行基于Fortran的传统HPC应用程序的企业现在可以通过AMD Instinct加速器释放现代GPU加速的强大功能。

rocFFT中的新多节点FFT - HPC工作流的游戏规则改变者，在rocFFT中引入了多节点FFT支持，可实现高性能分布式FFT计算。

增强的计算机视觉库 - AV1、rocJPEG等， 使企业能够处理从视频分析到数据集增强的各种工作负载。

除了以上功能之外，值得强调的是，ROCm 6.2中引入的Omnitrace和Omniperf已更名为ROCm System Profiler和ROCm Compute Profiler。AMD称，此次品牌重塑将有助于增强可用性、稳定性，并无缝集成到当前的ROCm分析生态系统中。

ROCm 6.2共有五大核心功能提升，包括：

扩展了专为大语言模型（LLMs）所设计的vLLM的支持，提升了AMD Instinct系列加速器的AI推理能力；

对ROCm中的Bitsandbytes量化技术支持，提升了AMD Instinct系列的AI训练和推理能力，增强内存效率与性能；

通过全新的离线程序创建工具，简化了ROCm的安装过程；

全新的Omnitrace和Omniperf性能分析工具（Beta版），从而在AMD ROCm中引领AI（人工智能）与HPC（高性能计算）开发的变革；

更加广泛的FP8（数据处理方式）支持，通过使用ROCm 6.2增强了AI推理能力。

AMD表示，通过ROCm 6.2再次展示了其为人工智能和高性能计算领域提供强大、有竞争力且富有创新性解决方案的承诺，开发人员拥有了突破边界所需的工具和支持，开发人员可以将项目提升至前所未有的性能和效率水平。

通过提交的信息，可以了解到ROCm 6.1将升级配备MIPOpen 3.1版本，为 conv_hip_igemm_group_fwd_xdlops 求解器（solver）引入基于人工智能的参数预测模型，修复了现有版本的bug，并带来了新的求解器。此外，AMD的图形推理引擎MIGraphX已经支持FP8，并扩展了对大型语言训练模型（LLM），比如Llama-2和Stable Diffusion 2.1的支持。

另外一个令人兴奋的是AMD在HIP API的变化，旨在异构计算系统上实现编程及代码可移植性。现在已附带了一个新的“hipother”资源库，用于保存非AMD平台的HIP后端实现。HIP是AMD的C++ 运行时API和内核语言，HIPIFY工具可帮助用户将CUDA源转换为HIP。最近一个代码移植的场景，就是CUDA库通过ZLUDA在ROCm平台上的使用。

AMD表示，在大型语言模型训练方面，ROCm已经达到了与CUDA相当的软件水平。