AMD'nin en yeni ROCm güncellemeleri, yeni Ryzen APU'lar için destek sunarken, yerel yapay zeka yeteneklerinde de önemli ilerlemeler kaydedildiğini gösteriyor.
AMD'nin ROCm Geliştirmeleri, Yerel Yapay Zeka Dağıtımının Çok Daha Güçlü Hale Geldiğini Gösteriyor
ROCm yazılım yığını, son birkaç yılda önemli bir evrim geçirdi. AMD, özellikle kenar yapay zeka (edge AI) dağıtımı için ekosistemi optimize etmeye büyük önem veriyor. Son ROCm 7.2.2 sürümüyle birlikte, yeni duyurulan Ryzen AI 400 'Gorgon Point' APU'lar için destek eklendi. Ayrıca, yerel model dağıtımının kalitesinde de geliştirmeler yapıldı.
AMD, ROCm'yi ComfyUI gibi görsel üretim yazılımıyla optimize etmeye odaklandı ve ROCm 7 ile önceki sürümlere kıyasla beş kata kadar daha yüksek performans elde ettiğini iddia ediyor. Daha da önemlisi, AMD tüketici ürünlerinde ROCm deneyimini iyileştirmeye yoğunlaştı; bu nedenle Ryzen ve Radeon desteği geçen yıl iki katına çıktı. Bu durum, şirketin yazılım yığınını tüketici stratejisiyle entegre etmeyi hedeflediğini açıkça gösteriyor.
Daha geniş bir kullanıcı kitlesi için ROCm'nin kullanılabilirliğini artıran AMD, Windows AI kullanıcıları ve OEM'leri hedefleyerek çıkarım (inference) ve eğitim için ONNX yoluyla sorunsuz entegrasyon sağladığını duyurdu. Benzer şekilde, ROCm artık Windows'ta PyTorch ve HIP ve ROCm için açık kaynaklı bir derleme platformu olan TheRock Yazılım Paketi ile de destekleniyor. AMD, yerel yapay zekanın ana akım haline geleceği bir dünya vizyonu çizdiği için Windows, AMD'nin ROCm'si için birinci sınıf bir platform olarak öne çıkıyor.
AMD ayrıca, tüketici sınıfı donanımlarda yerel yapay zeka çıkarımının artık bulut düzeyinde model kalitesine yaklaştığını gösterdi. Şirket, Ryzen AI MAX+ APU'larda GPT-OSS gibi açık kaynaklı modelleri bulutta barındırılanlarla karşılaştırıyor. Yerel ve bulut ortamlarını karşılaştırırken GPQA Diamond ve MMLU gibi parametrelerde performans eşdeğerliğinin benzer olduğunu belirten AMD, ROCm ve donanımsal gelişmelerin öncülük ettiği kenar yapay zekanın ne kadar büyük bir gelişim gösterdiğini ortaya koyuyor.
