AMD가 ROCm 6.4를 출시했습니다. 이 버전은 향상된 프레임워크 지원, 더 넓은 운영 체제 호환성, 성능 및 프로파일링 도구의 업그레이드와 같은 여러 개선 사항을 도입했습니다. 그러나 RDNA 4 GPU에 대한 지원이 부족하여 개발자들이 AMD의 최신 아키텍처를 채택하는 데 장애가 될 수 있습니다.
RDNA 4와의 ROCm 호환성에 대한 기대는 지난달 출시 이후 높았으며, 특히 AMD의 AI 소프트웨어 부사장이 이를 암시한 이후 더욱 그랬습니다. ROCm은 AMD의 오픈 소스 GPU 프로그래밍 플랫폼으로, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 애플리케이션을 위해 엔비디아의 CUDA와 경쟁하고 있습니다. ROCm은 주로 AMD의 MI Instinct Accelerators와 Radeon Pro 시리즈를 대상으로 하지만, 소비자용 Radeon GPU에 대한 지원은 CUDA에 비해 느린 편입니다.
RDNA 4는 사이클당 FP16 연산을 두 배로 늘리고, 희소성을 활용한 INT4 연산을 여덟 배 증가시키는 등 중요한 아키텍처 발전을 특징으로 합니다. 또한 RDNA 4는 FP8을 지원하여 RDNA 3의 FP16 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 ROCm 지원이 없으면 이러한 개선 사항은 활용되지 못합니다.
ROCm 6.4는 NPS4 메모리와 함께 CPX 모드, PyTorch 버전 2.5 및 2.6, VP9와 rocDecode/rocPyDecode에 대한 지원을 포함하며, ROCm Compute Profiler의 개선 사항도 추가되었습니다. 또한 Oracle Linux 9 및 Radeon PRO W7800 GPU에 대한 지원도 추가되었습니다. 이러한 업데이트에도 불구하고 AMD의 하드웨어 지원은 여전히 엔비디아의 제품에 비해 뒤처지고 있습니다.
ROCm의 소비자용 Radeon GPU에 대한 Windows 호환성은 거의 모든 RDNA 2 및 RDNA 3 모델로 확장되었지만, RX 6600에서 RX 6750 XT 범위와 RX 7650 GRE 및 RX 7900 GRE와 같은 특정 모델은 여전히 제외되어 있습니다. Linux 지원은 더욱 제한적이며, 호환되는 Radeon GPU는 단 네 개에 불과합니다.
긍정적인 점은 ROCm이 최대 128GB의 메모리를 갖춘 AMD의 Strix Halo APU에서 사용할 수 있게 되어 AI 및 HPC 작업에 적합하다는 것입니다. AMD는 일반적으로 매달 ROCm 업데이트를 출시하여 향후 RDNA 4 지원에 대한 기대를 높이고 있습니다. 그러나 지원의 일관성이 부족하여 개발자들이 더 신뢰할 수 있는 호환성을 제공하는 엔비디아를 선호할 가능성이 있습니다.
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