近日，AMD正加速推進其開源軟件堆棧ROCm 7的發布計劃，旨在打破英偉達（NVIDIA） CUDA在AI領域的長期壟斷。根據外媒報道，AMD已在GitHub上發布了ROCm 7的版本標簽（release tag），包括HIP（Heterogeneous-Compute Interface for Portability）、AOMP與ROCm Libraries，標志著該軟件堆棧已接近最終版本，預計將在未來數周內正式推出。

性能飛躍，AI推理最高提速3.5倍

在早些時候的Advancing AI活動上，AMD公布了ROCm 7的效能數據。據介紹，ROCm 7相較于上一代ROCm 6，在AI推理效能上最高可提升3.5倍，部分工作負載的訓練性能提升甚至可達3.8倍，顯著優化了在AMD Instinct系列GPU上的AI計算效率。

這一顯著提升得益于ROCm 7集成了最新算法與模型，以及針對AMD GPU硬件的深度優化。

特別值得一提的是，基于CDNA 4架構的Instinct MI355X GPU在DeepSeek R1測試中，FP8吞吐量表現比NVIDIA B200高出30%。盡管這項數據目前仍僅為AMD公布的內部測試結果，尚未經第三方驗證，但已足以展示AMD在AI計算領域的雄心壯志。若該數據屬實，將意味著AMD在特定AI推理場景下實現了對當前頂級競品的性能超越。

開源特性與完整框架支持，挑戰CUDA壟斷

NVIDIA的CUDA軟件棧因其硬件獨占性和高度集成的生態系統，長期以來在AI領域占據主導地位，形成了上下游高度綁定的市場格局，使得其他競爭者難以切入。AMD此次強調ROCm 7的開源特性，旨在提供更完整的框架支持、硬件兼容性與開發工具，力圖打破CUDA的市場壁壘。

ROCm 7不僅支持最新算法和模型，還擴展了對AMD銳龍AI處理器和Radeon顯卡的兼容性，包括對MI350系列GPU的適配，并新增了對Ubuntu 24.04.3 LTS和Rocky Linux 9的系統兼容性支持。

此外，該套件還提供了對PyTorch 2.7、TensorFlow 2.19.1、ONNX Runtime 1.22.0、JAX 0.6.0、Triton 3.3.0、vLLM等一系列主流AI框架的支持，進一步提升了其在大規模AI部署中的可擴展性與穩定性。

NVIDIA CUDA在AI領域的這種壟斷并非不可動搖，尤其是面對來自中國市場的強烈需求，AMD正通過增強框架與全新算法，以及持續的性能優化，正逐步縮小與英偉達的差距，但其挑戰依然嚴峻。開發者對CUDA的依賴性，使得他們在遷移到其他平臺時面臨顯著的學習曲線。

責編：Luffy