News AMD ROCm: KI- und Compute-Plattform expandiert auf Windows

[PCGH_Sven]

AMDs KI- und Compute-Plattform ROCm, welche als quelloffene Konkurrenz zu Nvidia CUDA fungieren soll, erhält den versprochenen Windows-Support und unterstützt neben Radeon RX 9000 und RX 7000 auch Ryzen AI und Ryzen AI Max(+).

Was sagt die PCGH-X-Community zu AMD ROCm: KI- und Compute-Plattform expandiert auf Windows

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[Oppenheimer]

"Wie AMD auf seinem Blog offiziell mitgeteilt hat, wurde eine Vorschauversion von ROCm 6.4.4 veröffentlicht, welche PyTorch sowohl unter Windows als auch Linux auf Radeon RX 9000 und RX 7000 als auch Ryzen AI 300 und Ryzen AI Max(+) 300 und somit auf handelsüblicher Consumer-Hardware lauffähig macht."

Und mit ROCm 7 wird die Weltherrschaft angestrebt ...

ROCm 7: Dies könnte der Software-Zen-Moment für AMD sein - Hardwareluxx

ROCm 7: Dies könnte der Software-Zen-Moment für AMD sein.

www.hardwareluxx.de

AMD ROCm 7: Neue Compute-Plattform für RDNA 4 und CDNA 4

AMD bringt künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen mit ROCm 7 weiter voran und unterstützt RDNA-4-Grafikkarten und CDNA-4-Beschleuniger.

www.pcgameshardware.de

 

[JoeyTai]

Nice. Jetzt interessiert mich welche Anwendungen, die bisher nur CUDA unterstützt haben dann auch mit ROCm können.

 

[TurricanVeteran]

Nice. Jetzt interessiert mich welche Anwendungen, die bisher nur CUDA unterstützt haben dann auch mit ROCm können.

Brauchen die nicht können. Einfach deine CUDA applikation mittels Zluda starten und schon läuft CUDA auf deiner AMD-grafikkarte. (.bat-datei mit befehlsstring erstellen)
Im allgemeinen weiß ich aber nicht was an ROCm unter windows neu ist. Ich hab das schon 1 jahr lang hier laufen, nachdem ich die HIP SDK installiert hab und benutze so, über Zluda, CUDA-anwendungen auf meiner integrierten AMD-grafik.

 

[Aeshma-Deva]

Was wären die Vorteile davon für Endkunden?

Irgendwie habe ich die Befürchtung, dass die Last von AI Servern auf die User umgelegt werden soll, wobei ich mir das bei Anwendern, welche AI nicht nutzen, schwer vorstellen kann, weil das einem Botnetz entspräche, was ja nicht erlaubt ist.

Außer man implementiert das in Apps wie Folding@home und Konsorten, nur für andere Zwecke (ja welche überhaupt?) wo dann die Anwendung am eigenen PC läuft.

 

[DevPandi]

Nice. Jetzt interessiert mich welche Anwendungen, die bisher nur CUDA unterstützt haben dann auch mit ROCm können.

Bei den meisten Sachen gibt es in der Regel „Wege“ um es zum Laufen zu bringen. Mal mehr, mal weniger kompliziert.

Es ist manchmal echt ätzend Stable Diffusion unter Radeon zum Laufen zu bringen.

Was wären die Vorteile davon für Endkunden?

Für „interessierte“ Endkunden wie mich? Weniger Basteln, damit es läuft und damit schneller ans Ziel kommen.

Ich entwickle immer noch Traumata, wenn ich daran denke mal AI-Stack mit PyTorch zum laufen zu bringen, weil man die Wahl hat ob jetzt DirectML und Co und man Spagat teilweise je nach Modell sogar noch mal weiter Doktoren muss.