AMD ROCm 10 erscheint mit ROCm.AI GA: Hyperloom-Agenten, AMD-Fähigkeiten und einer angeblichen 3.3-fachen Steigerung der Inferenzleistung.

AMD hat ROCm 10 veröffentlicht, zeitgleich mit dem zehnjährigen Jubiläum seines offenen Software-Stacks, und ROCm.AI allgemein für Entwickler verfügbar gemacht. ROCm.AI, erstmals auf der Advancing AI 2026 vorgestellt , ist eine KI-native Entwicklungsplattform, die Build-, Bereitstellungs- und Optimierungsprozesse auf AMD-Hardware beschleunigen soll.

ROCm.AI vereint die drei Komponenten ROCm Hyperloom, AMD Skills und die ROCm CLI zu einer einheitlichen Entwicklerumgebung. Die Plattform integriert AMD-spezifisches Fachwissen und agentenbasierte Optimierung direkt in die bereits verwendeten Tools.

Laut AMD bietet ein mit ROCm.AI konfiguriertes System eine durchschnittliche 3.3-fache Verbesserung der Inferenzleistung und eine 2.4-fache Verbesserung der Trainingsleistung gegenüber ROCm 7 auf gleichwertiger Hardware. Dies wird durch eine KI-gesteuerte Optimierung von Kernels, Speichermanagement und Scheduling erreicht.

Autonome Inferenzoptimierung

ROCm Hyperloom fungiert als autonomes, agentenbasiertes System zur Optimierung von End-to-End-Inferenz-Workloads sowohl auf Host-Code- als auch auf GPU-Kernel-Ebene. Das System erstellt ein Profil des jeweiligen Workloads, identifiziert Leistungsengpässe, untersucht potenzielle Optimierungspfade, implementiert gezielte Codeänderungen und validiert anschließend die Ergebnisse anhand von Benchmarks.

Mit ROCm 10 erweitert Hyperloom die Unterstützung für AMD Instinct GPUs und bietet Kompatibilität mit den Inferenzframeworks vLLM und SGLang. Entwickler können Optimierungen in HIP-, Triton- und FlyDSL-Codebasen vornehmen. Hyperloom generiert Berichte, die vorgeschlagene Änderungen sowie gemessene oder prognostizierte Leistungssteigerungen detailliert auflisten. Hyperloom ist sowohl als eigenständiger Workflow als auch durch Integration mit AMD Skills verfügbar.

Ausgewähltes Fachwissen für KI-Codierungsagenten

AMD Skills stellt kuratiertes technisches AMD-Wissen und validierte Workflows direkt in unterstützten KI-Codierungsagenten wie Claude Code, Cursor und Codex bereit. Dadurch erhalten Entwickler AMD-spezifische Anleitungen, ohne ihre bestehende Entwicklungsumgebung verlassen zu müssen.

Mit ROCm 10 wird der AMD Skills-Katalog um drei Kategorien erweitert: Client-native Workflows für lokale KI und Anwendungsintegration, Cross-Stack-Workflows für Diagnose, Routing und Replay-Analyse sowie Server-native Workflows für AMD Instinct GPUs und AMD EPYC-Prozessoren, einschließlich Serving, Profiling und Leistungsanalyse. Die auf der Advancing AI-Konferenz vorgestellten Skills sind jetzt über die Marktplätze Claude Code, Codex und Cursor sowie über einen offenen Katalog auf GitHub verfügbar. AMD gibt an, dass jeder Skill vor der Veröffentlichung strukturellen und Verhaltenstests unterzogen wird.

Einheitliche Befehlszeilenverwaltung

Die ROCm-CLI, derzeit eine Technologievorschau-Komponente von ROCm.AI, bietet eine stabile, einheitliche Befehlszeilenschnittstelle zum Einrichten, Verwalten und Ausführen von KI-Workloads auf AMD-Hardware. Entwickler können denselben Befehlssatz manuell, über einen KI-Codierungsagenten oder innerhalb von Continuous-Integration-Pipelines verwenden. Dies umfasst Systemprüfung, Installation und Verwaltung der ROCm-Umgebung, Bereitstellung von Modellen, Diagnose und Laufzeitsteuerung.

Die CLI wird als vorkompilierte Binärdatei für Windows und Linux bereitgestellt und benötigt keine vorherige ROCm-Installation. Sie unterstützt verwaltete ROCm-Umgebungen mit mehreren parallelen Laufzeitumgebungen, einschließlich Laufzeitaktivierung und -rücksetzung, sowie integriertes Modell- und Engine-Management. Aktuelle Adapter unterstützen Lemonade auf ausgewählten AMD-Clientsystemen und vLLM für AMD Instinct GPU-basierte Anwendungen.

Die ROCm-CLI enthält die ROCm-Konsole (intern als „dash“ bekannt), die Systemstatus und Workload-Aktivität in Echtzeit anzeigt. Entwickler können damit den Zustand der ROCm-Laufzeitumgebung, den Status der Modellbereitstellung, die GPU-Auslastung und Benchmark-Telemetriedaten überwachen, darunter die Nutzung von Arbeitsspeicher mit hoher Bandbreite, den Stromverbrauch und die Token pro Watt auf unterstützten AMD Instinct-Systemen. Die ROCm CLI Technology Preview bietet ab ROCm 7.13 eine versionsunabhängige Benutzererfahrung; die offizielle Unterstützung für ROCm 10 ist geplant.

Erweiterte ROCm 10 Stack-Updates

Diese Entwicklertools basieren auf dem umfassenderen ROCm 10-Software-Stack, der ein modulareres ROCm Core SDK einführt. Das Release enthält außerdem Aktualisierungen für Bibliotheken, Compiler, Frameworks, Modellunterstützung, Leistungsoptimierung und unterstützte Hardwareplattformen.