9月16日，nvidia在ai领域的强势地位不仅源于其gpu的强大性能，更得益于cuda软件生态的深厚积累，这一生态体系被视为其在ai战场上的核心壁垒。
面对竞争，AMD正加速构建自己的AI开发生态。继6月宣布推出全新ROCm 7之后，今日该平台已正式发布，标志着AMD向CUDA生态发起正面挑战。值得一提的是，ROCm 7为开源项目，现已在Github上线，供全球开发者使用。
此次更新带来了多项关键升级，包括对MI350X与MI355X显卡的支持， 实现了这两款GPU的KVM直通功能，并全面兼容PyTorch 2.7、TensorFlow 2.19.1、ONNX 1.22、Triton 3.3 和 JAX 0.6.0等主流AI框架。
更多技术细节可查阅ROCm官方文档：rocm.docs.amd.com。
在早前的发布会上，AMD展示了ROCm 7的实际性能表现，运行Llama 3.1 70B模型时性能提升达3.2倍，Qwen2-72B提升3.4倍，DeepSeek R1更是实现了3.8倍的显著提速。
在训练场景中，Llama 2 70B、Llama 3.1 8B以及Qwen 1.5 7B等模型的平均性能提升也达到了3倍之多。
此外，AMD透露，2024年内将持续优化ROCm 7生态，计划扩展至锐龙平台的笔记本和工作站，全面支持Linux系统，并将首次正式引入对Windows系统的支持，此前长期困扰开发者的兼容性问题正在逐一攻克。
