超微推出 ROCm 10 開放式 AI 軟體平台 推理效能最高提升 3.3 倍
Celine
挑戰輝達 CUDA 生態系 強化 AI 模型訓練與推論能力
超微（AMD）宣布推出新一代開放式軟體平台 ROCm 10，作為旗下 ROCm 系列的重要升級版本。ROCm 定位類似輝達（NVIDIA）CUDA，主要支援高效能運算（HPC）、AI 模型訓練與推論，協助開發者更有效率地運用 GPU 運算資源。
超微自 2016 年推出首代 ROCm 以來，持續強化開放原始碼生態系。與輝達 CUDA 採取較封閉的軟體生態策略不同，ROCm 強調開放性，開發者可以直接檢視、修改程式碼，並依照不同 AI 模型及硬體環境進行客製化。
ROCm 10 強化 AI 推論 同硬體效能大幅提升
超微表示，ROCm 10 延續既有開發工具，同時提供 vLLM、SGLang 容器、Python Wheels 及模組化軟體套件，讓開發者能更快速建立 AI 模型推論環境，並縮短 GPU 設計最佳化及導入 AI 基礎設施所需的時間。
此次更新的核心之一，是新增 ROCm.AI 等 AI 開發者環境，涵蓋 AI 最佳化、記憶體管理及工作排程等功能。
超微指出，在相同硬體條件下，ROCm 10 相較 ROCm 7，AI 推論效能最高提升 3.3 倍，模型訓練效能則提升 2.4 倍，藉此進一步提高 GPU 運算效率。
搶攻 AI Agent 開發 新增多項開發與管理工具
ROCm 10 也加入多項針對 AI Agent 及開發者設計的新功能，包括 AMD Skills、ROCm HyperRoom 以及 ROCm CLI & Console。
其中，AMD Skills 主要提供 AI Agent 程式開發所需的工作流程，支援 Claude Code、Cursor 及 Codex 等 AI 程式開發工具，讓開發者能在超微 GPU 環境中建立相關工作流程。
ROCm HyperRoom 則聚焦於 AI Agent 推論工作負載最佳化，可追蹤 GPU 工作負載、分析系統瓶頸，並協助調整相關程式碼，以改善整體推論效率。
至於 ROCm CLI & Console，則提供 AI 工作負載管理及營運介面，開發者可以透過互動式方式即時查看系統狀態與工作負載。
從硬體競爭延伸至軟體生態 超微加速追趕輝達
隨著 AI 運算市場快速成長，GPU 競爭已不再只是晶片效能之爭，軟體平台與開發者生態系也成為 AI 加速器能否大規模部署的關鍵。
輝達目前憑藉 CUDA 建立龐大的 AI 開發者生態系，形成其 GPU 市場的重要競爭壁壘。超微則持續透過 ROCm 強化開放式軟體生態，希望降低開發者從 CUDA 環境轉移至超微 GPU 的門檻。
此次 ROCm 10 除了提升 AI 訓練與推論效能，也將 AI Agent、工作負載管理及 GPU 最佳化納入平台，顯示超微正試圖從單純的 GPU 硬體競爭進一步擴大至 AI 軟硬體整體生態系的競爭。
