ROCm™ AI 개발자 허브: 클라우드 및 데이터 센터 AI
AMD Instinct™ GPU에서 대규모 학습 및 추론을 최적화하세요
PyTorch 및 기타 주요 프레임워크를 사용하는 오픈 소스 GPU 프로그래밍에 대해 AMD ROCm™을 테스트할 수 있습니다. 샘플 노트북, 튜토리얼, 오픈 소스 프로젝트, 문서 등을 확인하세요.
샘플 AI 워크로드 실행
ROCm 소프트웨어 스택을 사용해 클라우드 및 데이터 센터 AI 활용 사례를 확인해 보세요.
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지금 바로 AMD Instinct GPU에서 ROCm을 테스트하고 싶으신가요?
AMD AI 개발자 프로그램에 가입하면 Docker 컨테이너가 사전 설치되어 있고 설정할 필요가 없는 강력한 AMD Instinct GPU 기반 컴퓨팅 플랫폼인 AMD Developer Cloud에 대한 100달러 상당의 무료 크레딧이 제공됩니다.
학습 리소스
더 많은 주제를 둘러보고 AMD의 최신 기술 발전에 대한 최신 정보를 얻을 수 있는 관련 학습 자료를 찾아 보세요.
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자주 묻는 질문
ROCm은 AMD Instinct와 AMD Radeon GPU에서 일부 컴퓨팅 워크로드에 대해 12개 이상의 Linux 배포를 지원합니다. 현재 ROCm에 대해 지원되는 Linux 배포는 시스템 요구사항 문서에 나와 있습니다.
연속적인 ROCm 릴리스에서 상당한 성능 향상이 나타났습니다. 성능 결과 페이지에서 추론(예: vLLM, xDiT) 및 학습(예: PyTorch, Megatron-LM, JAX MaxText)에 널리 사용되는 AI 모델을 구동하는 ROCm 소프트웨어 환경에서 AMD Instinct GPU가 발휘하는 성능을 평가하기 위한 기준점을 확인해 보세요.
AMD는 새로운 ROCm 릴리스와 함께 정기적으로 ROCm PyTorch Docker 공식 이미지를 릴리스합니다. 이 이미지는 모든 AMD 테스트를 거칩니다. PyTorch 호환성 문서에서 개요, 지원되는 모듈, 주요 라이브러리를 확인하고, ROCm 설치 가이드의 PyTorch에서 Docker 이미지 또는 휠 패키지에 대한 지침과 다운로드를 찾아보세요.
워크로드에 맞는 모든 기능을 활용하도록 AMD GPU를 조정하여 시스템을 최적화할 수 있습니다.
또한 ROCm 도구를 사용하여 AI 모델의 성능을 개선하고 AI 워크로드 실행 시 추론 단계를 가속화할 수 있습니다. 사전 학습된 모델의 정량화 및 정리, 계산 커널 최적화, 가속 라이브러리 사용 등의 방법으로 추론을 최적화할 수 있습니다. ROCm 추론 최적화 문서로 시작해 보세요.
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