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摘要

· AMD ROCm? 7 通過顯著的性能提升、分布式推理、企業級解決方案以及對 Radeon 和 Windows 更廣泛的支持，攜手開源社區推動 AI 向前發展。

· AMD Developer Cloud 提供對 AMD Instinct MI系列 GPU 的即時訪問，無需本地硬件，配備預配置的開發環境和免費額度，助力 AI 開發與部署的高效推進。

· 不斷擴展的 AMD AI 生態系統展示了 ROCm 在實際場景中的應用，推動可擴展、開放的 AI 創新。

開發者優先。這是我們在構建 ROCm? 7 和 AMD Developer Cloud 時秉持的核心理念。因為在 AMD，我們不僅是在打造 AI 工具——我們更是在為開發者打造這些工具。

無論你是正在探索首個大語言模型想法的研究生，調整下一代注意力機制的科研人員，還是在超大規模環境中推進生產任務的團隊，我們的目標都是讓你的工作變得更輕松、更高效、更出色。ROCm面向所有人，適用于各種場景。

在過去的一年中，我們將重點轉向提升在關鍵模型和框架上的推理與訓練能力，并持續擴大客戶基礎。我們對開發者支持的承諾帶來了更完善的開箱即用體驗、更簡化的配置流程，以及更高水平的社區參與。因此，客戶正以前所未有的速度部署 AI 能力，這也促使我們加快新功能的發布節奏。Llama 4、Gemma 3 和 Deepseek 等主流模型現已獲得首日支持，我們與開源社區的合作也達到前所未有的緊密程度，進一步體現了我們在履行推動開放且創新的 AI 生態系統的承諾。

在 Advancing AI 2025 上，我們分享了一個愿景。這不僅關乎性能圖表或參數指標，更關乎易用性與可擴展性。我們希望讓任何擁有 GitHub 賬戶的人都能使用 MI系列 級別的 GPU；希望通過簡單的 pip install 即可安裝 ROCm；希望用戶能在幾分鐘內從零開始運行 Triton kernel Notebook。

借助 ROCm 7 和 AMD Developer Cloud，這一愿景已成為現實。它開放、無障礙，并為你以自己的方式構建 AI 未來做好了準備。

讓我們深入了解。

ROCm 7：加速開發者賦能與大規模 AI 性能提升

借助 ROCm 7.0，AMD 正在從算法到基礎設施的各個層面加速 AI 創新，為軟件棧重新帶來真正的競爭與開放。ROCm 7.0 旨在滿足生成式 AI 和高性能計算（HPC）工作負載不斷增長的需求，同時通過提升易用性、效率以及活躍的社區協作，重塑開發者體驗。

我們很高興宣布，具備多項新功能與增強特性的 ROCm 7 將于 2025 年第三季度全面開放使用。以下是即將推出的一些重要特性預覽：

1. 性能提升：ROCm 7 在性能方面實現了大幅躍升，其推理能力相比上一代 ROCm 6 提升超過 3.5 倍，訓練性能提升達到 3 倍。這一成果得益于在易用性、性能優化以及對 FP4、FP6 等低精度數據類型支持方面的改進。同時，通信棧的進一步增強也優化了 GPU 利用率和數據傳輸效率。


2. 分布式推理：ROCm 7 引入了面向分布式推理的強大解決方案，依托包括 SGLang、vLLM 和 llm-d 等框架在內的開源生態系統的合作。通過采用開放策略，ROCm 7 與這些合作伙伴共同構建共享接口和底層原語，在 AMD 平臺上實現高效的分布式推理能力。


3. 企業級 AI 解決方案：ROCm Enterprise AI 作為一款強大的 MLOps 平臺首次亮相，專為企業環境中的無縫 AI 運營而設計。它包含利用行業特定數據進行模型微調的工具，并支持結構化與非結構化工作流的集成。同時，通過生態系統內的合作伙伴，開發了諸如聊天機器人和文檔摘要等參考應用。

ROCm 在 Radeon 和 Windows 上的支持：ROCm 7 將使用體驗擴展至云端之外，支持在 銳龍筆記本和工作站上的開發，實現從云端到終端的一致創新。預計自 2025 年下半年起，ROCm 將集成于主流發行版本中，將 Windows 打造為一流且全面支持的操作系統，確保在家庭和企業環境中的跨平臺能力和高效性能。

圖 1 展示了 ROCm 7 在 AI 推理性能方面的顯著提升1。

圖 2 顯示在 AI 訓練中，ROCm 7 相較于 ROCm 6 平均實現了 3 倍的性能提升2。

合作共建開放 AI 生態系統

重點 ROCm 生態合作伙伴：

• Meta —— 在 AMD Instinct GPU 上運行排名、推薦和內容生成工作負載，包括通過 ROCm 改進支持的 Llama 模型。


• Microsoft —— Instinct MI系列產品 現已在 Azure 平臺上支持專有和開源模型的生產運行。


• Red Hat? OpenShift? AI —— 通過 ROCm 支持 Red Hat OpenShift AI，實現混合云環境下可擴展的 LLM 推理和 AI 運營。


• Cohere — 利用 vLLM 和 ROCm 在 AMD Instinct GPU 上部署擁有 1040 億參數的 Command R+ 模型，支持企業級推理需求。

這項深度的合作伙伴協作確保開發者能夠使用業界領先的工具，享受持續的性能提升，并在開放的環境中快速迭代和部署。

AMD Developer Cloud：無障礙接入世界級計算資源

作為對 ROCm 7 的補充，AMD Developer Cloud 現已廣泛面向全球開發者和開源社區開放。該全托管環境提供即時訪問 AMD Instinct MI系列 GPU 的能力，無需任何硬件投資或本地配置。

AMD Developer Cloud 亮點：

• 零配置環境：可即時啟動基于云的 Jupyter Notebook，無需安裝。只需 GitHub 賬戶或郵箱即可輕松完成設置。


• 預裝 Docker 容器與靈活性：預裝了主流 AI 軟件的 Docker 容器，最大限度減少了設置時間，同時允許開發者根據具體需求自定義代碼。


• 生態系統首日支持 MI系列GPU 系統，包括 vVLLM、SGLang、HAO AI 實驗室、斯坦福 AI 實驗室等合作伙伴。


• 首日支持：包括針對 PyTorch 和 Triton CL 的 Instinct MI系列GPU Cis。


• 可擴展的計算選項：
  
  
  
  • 小型：1 個 MI系列 GPU（192 GB 顯存）
  
  
  • 大型：8 個 MI系列 GPU（1536 GB 顯存）


• 免費開發者額度：可申請 25 小時免費云使用時間，通過 ROCm Star Developer Certificate 等項目最多可額外獲得 50 小時使用時間。

無論您是在微調大語言模型（LLM）、進行推理性能基準測試，還是構建可擴展的推理架構，AMD Developer Cloud 都為您提供即刻啟動所需的工具與靈活性，并實現無限擴展。

不斷壯大的 AI 生態系統

AMD Developer Cloud 的獨特之處不僅在于其基礎設施，更在于支持并伴隨其發展的充滿活力的生態系統。

Developer Cloud 生態亮點：

• OpenAI、Midjourney 和 Hugging Face：這些領先的 AI 創新者與 AMD 合作，加速推理和訓練工作流，展示了大規模實際應用的成熟度和性能表現。


• Red Hat? OpenShift? AI + AMD：通過 ROCm 在 OpenShift AI 上實現 Kubernetes 原生的 AI 生命周期管理及安全的混合云支持。


• 伯克利天空計算實驗室（Berkeley Sky Computing Lab）與 vLLM：與 AMD 合作，利用 AMD Instinct GPU 和 ROCm 軟件棧推進分布式推理技術。


• Cohere 和 Modular Inc：在基于 ROCm 的 AMD 硬件上部署企業級大語言模型（LLM），構建優化的 AI 基礎設施。

這些合作表明，AMD Developer Cloud 不僅僅是一個計算平臺，更是推動下一代 AI 創新的起點。從企業應用到開源實驗，日益壯大的 AMD 合作伙伴生態系統正在積極塑造面向每一位云用戶的工具和服務。

1. MI系列GPU-080 — 由 AMD 性能實驗室于 2025 年 5 月 15 日進行測試，測試 AMD ROCm 6.x 軟件（vLLM 0.3.3）與 AMD ROCm 7.0 預覽版軟件（vLLM 0.8.5）在配備（8）塊 AMD Instinct MI系列 GPU 的系統上運行 Llama 3.1-70B（TP2）、Qwen 72B（TP2）和 Deepseek-R1（FP16）模型時的推理性能（以每秒處理標記數 TPS 計），測試的批量大小范圍為 1-256，序列長度為 128-204。所述性能提升為所測試的三款大語言模型（LLM）平均 TPS 的提升幅度。

硬件配置
1P AMD EPYC? 9534 CPU 服務器，配備 8 個 AMD Instinct? MI系列（192GB，750W）GPU，Supermicro AS-8125GS-TNMR2，NPS1（每個插槽 1 個 NUMA），1.5 TiB 內存（24 條 DIMM，4800 MT/s，64 GiB/DIMM），4 個 3.49TB Micron 7450 存儲，BIOS 版本：1.8。

軟件配置
Ubuntu 22.04 LTS，Linux 內核 5.15.0-119-generic。

Qwen 72B 和 Llama 3.1-70B：ROCm 7.0 預覽版軟件，PyTorch 2.7.0。

Deepseek R-1：ROCm 7.0 預覽版，SGLang 0.4.6，PyTorch 2.6.0。

對比版本：

Qwen 72B 和 Llama 3.1-70B：ROCm 6.x GA 版本軟件，PyTorch 2.7.0 和 2.1.1。

Deepseek R-1：ROCm 6.x GA 版本軟件，SGLang 0.4.1，PyTorch 2.5.0。

服務器配置可能有所不同，導致測試結果存在差異。性能表現會因配置、軟件版本、vLLM 版本以及是否使用最新驅動和優化措施而異。

1. MI系列GPU-081 — 由 AMD 性能實驗室于 2025 年 5 月 15 日進行測試，測試ROCm 7.0 預覽版軟件和 Megatron-LM 在配備（8）塊 AMD Instinct MI系列 GPU 的系統上運行 Llama 2-70B（4K）、Qwen1.5-14B、Llama3.1-8B 模型及自定義 Docker 容器時的訓練性能（TFLOPS），并與采用類似配置的 AMD ROCm 6.0 軟件系統進行對比。

硬件配置
1P AMD EPYC? 9454 CPU，8 個 AMD Instinct MI系列GPU（192GB，750W）GPU，American Megatrends International LLC BIOS 版本：1.8。

軟件配置
Ubuntu 22.04 LTS，Linux 內核 5.15.0-70-generic。
ROCm 7.0，Megatron-LM，PyTorch 2.7.0。

對比版本：
ROCm 6.0 公共發布版本軟件，Megatron-LM 代碼分支：

hanl/disable_te_llama2 用于 Llama 2-7B，

guihong_dev 用于 Llama 2-70B，

renwuli/disable_te_qwen1.5 用于 Qwen1.5-14B，
PyTorch 2.2。

服務器配置可能有所不同，導致測試結果存在差異。性能表現會因配置、軟件版本、vLLM 版本以及是否使用最新驅動和優化措施而異。