AMD 將 ROCm 支援從 Linux 擴展到 Windows，這對技術社群的使用者和開發人員來說可能是一個重大進步。
AMD 確認 Windows 上可能支援 ROCm
多年來，人們一直對 Windows 作業系統支援 ROCm 的可能性抱有很高的期望。用戶，尤其是參與開發的用戶，都表示迫切希望 AMD 能夠推進這項計畫。儘管 AMD 先前曾暗示將為 Windows 引入 ROCm 功能，但進展緩慢，從 5.5.1 版本開始才提供 Windows 10 和 11 的初步支援。
目前最新版本是 6.2.4；但必須注意的是，全面支援僅限於部分 Radeon GPU，主要包括 AMD Instinct 系列等特定型號以及 RX 7900 XT 和 XTX 等少數 Radeon GPU。不幸的是，這意味著並非所有 Radeon GPU 用戶都可以在 Windows 上存取 ROCm，因為對 Radeon RX 9000 系列的支援仍然缺乏。
是的
— Anush Elangovan (@AnushElangovan) 2025 年 3 月 7 日
AMD 人工智慧軟體副總裁 Anush Elangovan 在最近的聲明中重申了該公司致力於擴大 Windows 上 ROCm 支援的承諾。雖然細節很少，但他的評論表明 AMD 已準備好將軟體堆疊相容性擴展到更多 Radeon GPU。目前，使用者可以輕鬆地在 Linux 上部署任何 RDNA 2 GPU，而 Windows 使用者可用的選項則有限。
雖然某些舊型號可以在 Windows 上與 ROCm 配合使用，但使用者可能會遇到嚴重的相容性和效能問題。目前，最低合格 GPU 是 RX 7900 GRE，這限制了對 ROCm 強大功能的存取。即使使用相容的 GPU，用戶在運行各種任務時也可能會遇到崩潰、驅動程式逾時和應用程式凍結的情況。
Windows 上的 ROCm 面臨的挑戰很多，而且相當複雜。如果 AMD 成功解決這些問題並增強支持，那麼使用舊 GPU 的用戶就可以解鎖執行深度學習任務的能力。此外，擴大對最新 RDNA 4 GPU 的支援可以釋放更多潛力，尤其是對於使用 Windows 的開發人員。儘管如此，由於 AMD 最近沒有發布任何公告，因此完全整合 ROCm 對 Windows 的支援似乎可能還需要一段時間。
CUDA 並不像人們想像的那樣強大，它只是一個早期的生態系統。 tiny corp 擁有完全自主的 AMD 堆疊，這意味著我們已經將整個堆疊從硬體重寫為 PyTorch（LLVM 除外），並且很快我們會將其移植到 MI300X。您甚至不需要使用 tinygrad 本身來使用它，tinygrad 現在有一個 torch 前端。
要嘛 NVIDIA 被嚴重高估，要嘛 AMD 被低估。如果千萬億次浮點運算被商品化（小公司的使命），那麼當前的情況就沒有任何意義了。硬體相似，AMD 甚至在 RDNA4 上獲得了雙倍吞吐量 Tensor Cores（NVIDIA 在其顯示卡上人為地將其減半，但很快市場壓力將迫使他們不要這樣做）。
我押注 AMD 被低估，對 AI 的需求才剛開始。有了良好的軟體，MI300X 的表現應該會優於 H100。
在相關發展中，tinygrad將從 AMD 獲得兩台 MI300X 系統，這標誌著 AI 開發領域的顯著進步。
AMD💕 @__tinygrad__
我們期待與@__tinygrad__密切合作，幫助將千萬億次浮點運算商品化https://t.co/LEjsUaPWHV
— Anush Elangovan (@AnushElangovan) 2025 年 3 月 7 日
開發者社群認為，如果 AMD 能夠成功增強其軟體產品，那麼它就可以創造一個更公平的競爭環境來對抗 NVIDIA 的市場主導地位，目前 NVIDIA 的估值明顯高於 AMD。
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