AMD 将 ROCm 支持从 Linux 扩展到 Windows，这对于技术社区的用户和开发人员来说可能是一个重大进步。
AMD 确认 Windows 上可能支持 ROCm
多年来，人们一直对 Windows 操作系统支持 ROCm 的可能性抱有很高的期待。用户（尤其是参与开发的用户）都表示他们迫切希望 AMD 能够推进这一计划。尽管 AMD 之前曾暗示将在 Windows 中引入 ROCm 功能，但进展缓慢，最初从 5.5.1 版开始为 Windows 10 和 11 提供支持。
最新版本是 6.2.4；但是，必须注意的是，全面支持仅限于部分 Radeon GPU，主要包括特定型号，例如 AMD Instinct 系列和一些 Radeon GPU，例如 RX 7900 XT 和 XTX。不幸的是，这意味着并非所有 Radeon GPU 用户都可以在 Windows 上访问 ROCm，因为对 Radeon RX 9000 系列的支持仍然不足。
是的
— Anush Elangovan (@AnushElangovan) 2025 年 3 月 7 日
AMD 人工智能软件副总裁 Anush Elangovan 在最近的一份声明中重申了该公司致力于扩大 Windows 上的 ROCm 支持。虽然细节很少，但他的评论表明 AMD 已准备好将软件堆栈兼容性扩展到其他 Radeon GPU。目前，用户可以在 Linux 上轻松部署任何 RDNA 2 GPU，而 Windows 用户可用的选项有限。
虽然某些较旧的型号可以在 Windows 上使用 ROCm，但用户可能会遇到严重的兼容性和性能问题。目前，最低合格 GPU 是 RX 7900 GRE，这限制了对 ROCm 强大功能的访问。即使使用兼容的 GPU，用户在运行各种任务时也可能会遇到崩溃、驱动程序超时和应用程序冻结。
ROCm 在 Windows 上面临的挑战很多，而且可能相当复杂。如果 AMD 成功解决这些问题并增强支持，使用旧 GPU 的用户就可以解锁执行深度学习任务的能力。此外，扩大对最新 RDNA 4 GPU 的支持可能会释放更多潜力，尤其是对于使用 Windows 的开发人员而言。尽管如此，鉴于 AMD 最近没有发布任何公告，似乎完全集成 ROCm 对 Windows 的支持可能还需要一段时间。
CUDA 并不像人们想象的那样强大，它只是一个早期的生态系统。tiny corp 拥有完全自主的 AMD 堆栈，这意味着我们已经将整个堆栈从硬件重写为 PyTorch（LLVM 除外），并且很快我们会将其移植到 MI300X。您甚至不必使用 tinygrad 就可以使用它，tinygrad 现在有一个 torch 前端。
要么是 NVIDIA 被严重高估，要么是 AMD 被低估。如果千万亿次浮点运算被商品化（小公司的使命），那么目前的情况就没有任何意义了。硬件是相似的，AMD 甚至在 RDNA4 上获得了双倍吞吐量的 Tensor Cores（NVIDIA 在他们的显卡上人为地将其减半，很快市场压力就会迫使他们放弃这样做）。
我敢打赌 AMD 被低估了，而且对 AI 的需求才刚刚开始。有了好的软件，MI300X 的表现应该会优于 H100。
在相关发展中，tinygrad将从 AMD 获得两台 MI300X 系统，这标志着 AI 开发领域的显著进步。
AMD💕 @__tinygrad__
我们期待与@__tinygrad__密切合作，帮助将千万亿次浮点运算商品化https://t.co/LEjsUaPWHV
— Anush Elangovan (@AnushElangovan) 2025 年 3 月 7 日
开发者社区认为，如果 AMD 能够成功增强其软件产品，那么它就可以创造一个更加公平的竞争环境来对抗 NVIDIA 的市场主导地位，目前 NVIDIA 的估值明显高于 AMD。
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