近日，AMD正加速推进其开源软件堆栈ROCm 7的发布计划，旨在打破英伟达（NVIDIA） CUDA在AI领域的长期垄断。根据外媒报道，AMD已在GitHub上发布了ROCm 7的版本标签（release tag），包括HIP（Heterogeneous-Compute Interface for Portability）、AOMP与ROCm Libraries，标志着该软件堆栈已接近最终版本，预计将在未来数周内正式推出。

性能飞跃，AI推理最高提速3.5倍

在早些时候的Advancing AI活动上，AMD公布了ROCm 7的效能数据。据介绍，ROCm 7相较于上一代ROCm 6，在AI推理效能上最高可提升3.5倍，部分工作负载的训练性能提升甚至可达3.8倍，显著优化了在AMD Instinct系列GPU上的AI计算效率。

这一显著提升得益于ROCm 7集成了最新算法与模型，以及针对AMD GPU硬件的深度优化。

特别值得一提的是，基于CDNA 4架构的Instinct MI355X GPU在DeepSeek R1测试中，FP8吞吐量表现比NVIDIA B200高出30%。尽管这项数据目前仍仅为AMD公布的内部测试结果，尚未经第三方验证，但已足以展示AMD在AI计算领域的雄心壮志。若该数据属实，将意味着AMD在特定AI推理场景下实现了对当前顶级竞品的性能超越。

开源特性与完整框架支持，挑战CUDA垄断

NVIDIA的CUDA软件栈因其硬件独占性和高度集成的生态系统，长期以来在AI领域占据主导地位，形成了上下游高度绑定的市场格局，使得其他竞争者难以切入。AMD此次强调ROCm 7的开源特性，旨在提供更完整的框架支持、硬件兼容性与开发工具，力图打破CUDA的市场壁垒。

ROCm 7不仅支持最新算法和模型，还扩展了对AMD锐龙AI处理器和Radeon显卡的兼容性，包括对MI350系列GPU的适配，并新增了对Ubuntu 24.04.3 LTS和Rocky Linux 9的系统兼容性支持。

此外，该套件还提供了对PyTorch 2.7、TensorFlow 2.19.1、ONNX Runtime 1.22.0、JAX 0.6.0、Triton 3.3.0、vLLM等一系列主流AI框架的支持，进一步提升了其在大规模AI部署中的可扩展性与稳定性。

NVIDIA CUDA在AI领域的这种垄断并非不可动摇，尤其是面对来自中国市场的强烈需求，AMD正通过增强框架与全新算法，以及持续的性能优化，正逐步缩小与英伟达的差距，但其挑战依然严峻。开发者对CUDA的依赖性，使得他们在迁移到其他平台时面临显著的学习曲线。

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