随着人工智能（AI）、机器学习(ML)和高性能计算(HPC)在各行业的迅速发展，面对这些工作负载所带来的挑战，AMD 近日推出了 ROCm6.3，这是一个专为 AMD Instinct GPU 加速器设计的开源平台。该平台的推出旨在帮助开发人员应对计算资源、内存管理和优化软件方面的需求，提升工作效率。

ROCm6.3集成了多项先进工具和优化功能，力求在性能与开发者友好性之间取得平衡。其中，SGLang 语言支持使得 AI 推理更加高效，能够流畅地执行复杂的模型。此外，重新设计的 FlashAttention-2则有效解决了 AI 训练与推理过程中的性能瓶颈，大幅提升了运行速度。

在高性能计算领域，ROCm6.3新增了多节点 FFT 支持，优化了分布式系统中的快速傅里叶变换，增强了 HPC 工作流的可扩展性。对于计算机视觉任务，增强的计算机视觉库提供了优化的算法，提高了对象检测和图像处理的性能。而 AMD Fortran 编译器则能够帮助用户将旧代码库与 GPU 加速连接，为科学计算应用提供便捷的路径。

ROCm6.3的设计重点在于满足现代计算需求，其优化效果显著。用户反馈显示，FlashAttention-2的引入使 Transformer 模型的训练效率提高了近30%，多节点 FFT 支持让研究人员在处理大规模数据时表现出色，降低了计算开销。

此外，增强型计算机视觉库在加快图像识别任务推理时间方面也取得了显著成效，意味着开发周期的缩短和应用结果的更高准确率。作为一个开源平台，ROCm6.3能够持续更新，社区的贡献将帮助其与新技术保持兼容。

通过整合多项功能与优化，ROCm6.3不仅为开发人员和组织提供了可靠的工具集，还满足了不断变化的计算需求。其开源设计和社区支持使得这个平台成为 AI、ML 和 HPC 工作负载的理想选择。

入口：https://community.amd.com/t5/ai/unlocking-new-horizons-in-ai-and-hpc-with-the-release-of-amd/ba-p/726434

划重点:  

🌟 ROCm6.3是 AMD 为 AI、ML 和 HPC 工作负载推出的开源平台，提供多项先进工具和优化。  

🚀 FlashAttention-2提升了 Transformer 模型的训练效率，多节点 FFT 支持增强了 HPC 工作流的可扩展性。  

🖼️ 增强的计算机视觉库和 AMD Fortran 编译器为开发者提供了更高效的工具，促进旧代码与 GPU 加速的整合。