AMD為消費者調整ROCm：將您的Radeon系統轉變為在地化的AI解決方案

AMD為推廣Radeon上的AI做出了巨大努力，該公司現已在最新的ROCm更新中推出了對RDNA3架構上的ML開發的支援。

對於一般消費者來說，認為人工智慧應用或大規模工作負載僅限於資料中心架構並沒有錯，但該產業最終正在以一種允許消費者GPU也能體驗人工智慧運算的方式發展。TinyBox等系統是圍繞AMD的RDNA GPU打造的，以利用可用性並節省一些成本，但在軟體支援方面，此類系統嚴重滯後。

現在AMD做出了巨大的努力，擴大了對AI/ML工作負載的支持，以便它們可以在適用於Linux 24.10.3和ROCm 6.1.3的RDNA3 GPU上完成。AMD表示在PyTorch、ONNX Runtime或TensorFlow等環境中工作的研究人員和開發人員現在可以在Linux上利用最新的ROCm 6.1.3，從而充分發揮AMD Radeon RX 7000系列GPU或工作站Radeon W7000系列的效能GPU，用於各自的用例。該公司表示採用RDNA3架構的解決方案有成本效益，並提供在地化系統，從而消除採用雲端的服務中存在的所有缺陷。

其他變更包括最新的ROCm 6.1.3對PyTorch、TensorFlow和ONNX運行時更廣泛的來源資料的支援。這是AMD軟體的巨大更新，因為它添加了受歡迎的人工智慧庫，最終允許更廣泛的採用。增加對RDNA3 GPU的支援無疑是推動邊緣人工智慧環境的一步，但此舉存在效能限制，我們將期待潛在的測試（如果它們出現）。

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