ROCm™ AI 開發人員中心：雲端與資料中心 AI
最佳化使用 AMD Instinct™ 顯示卡的大規模訓練與推論
嘗試用 AMD ROCm™ 進行採用 PyTorch 和其他主流架構的開放原始碼顯示卡程式設計。尋找範例筆記本、教學課程、開放原始碼專案、文件等資源。
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ROCm 為使用特定 AMD Instinct 與 AMD Radeon 顯示卡的運算工作負載支援十多種 Linux 發佈版。目前 ROCm 支援的 Linux 發佈版列於系統要求文件中。
ROCm 歷次版本的效能均有顯著提升。歡迎查看效能結果頁面，取得評估參考點，瞭解 AMD Instinct 顯示卡搭配 ROCm 軟體時，在執行用於推論（例如 vLLM、xDiT）和訓練（例如 PyTorch、Megatron-LM 和 JAX MaxText）之熱門 AI 模型方面的效能表現。
AMD 會隨 ROCm 新版本定期釋出官方 ROCm PyTorch Docker 映像檔。這些映像檔均會經過 AMD 完整測試。您可在 PyTorch 相容性文件中查看相關簡介、支援的模組和主要程式庫，並可在適用於 ROCm 的 PyTorch 安裝指南中找到 Docker 映像檔或 Wheels 套件的說明與下載。
您可以針對工作負載微調 AMD 顯示卡，以充分發揮其效能，達到最佳化系統的目標。
您也可以使用 ROCm 工具提升 AI 模型效能，並加速執行 AI 工作負載的推論階段。量化與修剪預訓練模型、最佳化運算內核，以及使用加速程式庫，都是最佳化推論的方法。參閱 ROCm 推論最佳化文件以開始使用。
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