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Preguntas frecuentes
ROCm admite más de una docena de distribuciones de Linux para cargas de trabajo de procesamiento en determinadas GPU AMD Instinct y AMD Radeon. Las distribuciones de Linux actualmente admitidas para ROCm se indican en el documento de requisitos del sistema.
Las versiones posteriores de ROCm han recibido mejoras significativas en rendimiento. Consulta la página de resultados de rendimiento a fin de obtener un punto de referencia para evaluar cómo funcionan las GPU AMD Instinct con el software ROCm que ejecuta modelos de IA populares para la inferencia (por ejemplo, vLLM, xDiT) y el entrenamiento (por ejemplo, PyTorch, Megatron-LM y JAX MaxText).
AMD publica regularmente imágenes de Docker oficiales de ROCm para PyTorch, junto con los nuevos lanzamientos de ROCm. Estas imágenes se someten a pruebas completas de AMD. Consulta una descripción general, módulos compatibles y bibliotecas clave en el documento de compatibilidad de PyTorch, y encuentra instrucciones y descargas para la imagen de Docker o un paquete de ruedas en la guía de instalación de PyTorch en ROCm.
Puedes optimizar tu sistema mediante la configuración de las GPU AMD para tu carga de trabajo a fin de aprovechar todas sus capacidades.
También puedes emplear las herramientas de ROCm para mejorar el rendimiento de los modelos de IA y acelerar la etapa de inferencia de la ejecución de cargas de trabajo de IA. La cuantización y la poda de modelos preentrenados, la optimización de los kernels de informática y el uso de bibliotecas aceleradas son métodos para optimizar la inferencia. Comienza con el documento de optimización de inferencia de ROCm.
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