AMD heeft ROCm 10 gelanceerd, een nieuwe generatie van haar softwareplatform voor versnelde computing, vergezeld door ROCm.AI, een omgeving ontworpen zodat AI-agents zelf kunnen helpen bij het configureren, diagnosticeren en optimaliseren van workloads op AMD-hardware. Het bedrijf beweert dat haar optimalisaties in tests een gemiddelde verbetering van 3,3 keer in inferentie en 2,4 keer in training op hetzelfde hardware hebben opgeleverd. Deze cijfers zijn echter afkomstig van specifieke configuraties en modellen en moeten niet worden geïnterpreteerd als een automatische versnelling voor elke toepassing.
De kernpunten van AMD ROCm 10 in 20 seconden
- ROCm.AI is nu algemeen beschikbaar als onderdeel van de lancering van ROCm 10.
- Hyperloom gebruikt AI-agents om knelpunten te detecteren en configuraties en GPU-kernels aan te passen.
- AMD Skills brengt specifieke kennis van ROCm naar Claude Code, Codex en Cursor.
- AMD rapporteert gemiddelde verbeteringen van 3,3 keer in inferentie en 2,4 keer in training op haar GPU Instinct MI355X, gebaseerd op interne tests.
ROCm viert bovendien haar tiende verjaardag op een bijzonder belangrijk moment voor AMD. Het bedrijf probeert sinds meerdere generaties haar Instinct-versnellers aantrekkelijker te maken in een AI-industrie waar hardware belangrijk is, maar het software-ecosysteem dat efficiënt gebruik mogelijk maakt, bepaalt vaak welke platformontwikkelaars kiezen.
ROCm 10 richt zich precies op dat deel van het probleem. AMD beperkt zich niet tot het updaten van bibliotheken en compilers, maar introduceert ook tools waarmee AI-agents direct op haar platform kunnen werken, problemen kunnen diagnosticeren en bij de code-optimalisatie kunnen helpen.
Hyperloom laat AI-agenten GPU-prestaties optimaliseren
De meest technisch opvallende component is ROCm Hyperloom, dat AMD definieert als een autonoom systeem van agents voor end-to-end optimalisatie van inferentietaken.
Het proces volgt een herkenbare cyclus voor elke prestatie-engineer. Hyperloom legt eerst een prestatietoespraak af, analyseert vervolgens de workload om knelpunten te identificeren en onderzoekt mogelijke aanpassingen. Daarna kan het de serving-configuratie bijstellen, GPU-kernels genereren of herschrijven en ten slotte controleren of deze veranderingen daadwerkelijk verbetering brengen zonder de correctheid van de resultaten in gevaar te brengen.
Het verschil is dat een deel van dit proces door een agent kan worden uitgevoerd.
Hyperloom kan werken op hostcode en GPU-kernels en breidt onder ROCm 10 haar compatibiliteit uit met AMD Instinct-accelerators en inferentiemotoren zoals vLLM en SGLang. De optimalisaties kunnen betrekking hebben op HIP, Triton en FlyDSL.
AMD spreekt specifiek over verbeteringen in kernels, geheugbeheer, parallelisme en workloadplanning.
De door het bedrijf gepresenteerde cijfers zijn indrukwekkend, maar vereisen context.
AMD claimt een gemiddelde verbetering van 3,3 keer in inferentie te hebben bereikt op haar tests met ROCm 7.0 versus een voorlopige ROCm.AI-configuratie gebaseerd op ROCm 7.2.2 en diverse optimalisaties. De tests werden uitgevoerd met een Supermicro-server uitgerust met ocho AMD Instinct MI355X GPU’s en modellen zoals GLM-5, Kimi-K2.5 en DeepSeek-R1-0528.
Dit betekent dus niet dat ROCm 10 automatisch de prestaties van elke GPU met-factor 3,3 verbetert. AMD vergelijkt systemen met verschillende versies en configuraties, inclusief extra kernels, engines en optimalisaties. Het bedrijf waarschuwt dat resultaten kunnen variëren afhankelijk van instellingen, softwareversies, drivers en gebruikte optimalisaties.
Hetzelfde geldt voor de 2,4x verbetering in training. Interne tests gebruikten Megatron-LM op een platform met acht GPU’s en modellen zoals DeepSeek-V2-Lite, DeepSeek-V3-16B en Qwen3-30B-A3B.
Deze resultaten geven aan hoever software-optimalisaties kunnen gaan, maar betekenen niet dat het installeren van ROCm 10 automatisch een factor 3,3 hogere GPU-prestaties garandeert.
Claude Code, Codex en Cursor krijgen toegang tot specifieke AMD-kennis
ROCm.AI bevat ook AMD Skills, mogelijk een van de meest interessante beslissingen voor alledaags ontwikkelwerk.
AMD heeft kennis en workflows ontwikkeld die specifiek voor haar platform zijn ontworpen, en die door AI-agents zoals Claude Code, Codex en Cursor kunnen worden gebruikt.
In plaats van een algemene AI-assistent te vragen zelf te ontdekken hoe diagnose of optimalisatie van een toepassing voor een GPU Instinct moet worden aangepakt, kan het agent altijd beschikken over door AMD geteste en goedgekeurde procedures.
Op dit moment onderscheidt het bedrijf drie groepen skills. Klantgerichte skills richten zich op lokale AI en applicatie-integratie; skills die verschillende softwarelagen servers overspannen omvatten diagnose, analyse en optimalisatie; en skills voor servers die met GPU Instinct en EPYC-CPU’s werken voor taken zoals serving, profiling en prestatiediagnose.
De Skills die eerder tijdens Advancing AI 2026 werden gepresenteerd, zijn nu beschikbaar via de marketplaces van Claude Code, Codex en Cursor, naast een open catalogus gepubliceerd door AMD.
Deze aanpak markeert een interessante verandering in ontwikkelaarstools. Traditionele documentatie blijft nodig, maar fabrikanten als AMD bereiden hun platformen ook zo voor dat de gebruiker van die documentatie ook een AI-agent kan worden.
ROCm CLI wil het platform dat altijd complex was, vereenvoudigen
De derde component is ROCm CLI, dat nog wordt gepresenteerd als een Technology Preview.
Het betreft een uniforme commandoregelaanpak om AMD-hardware te installeren, beheren, diagnosticeren en AI-workloads uit te voeren. Het kan direct door een gebruiker worden gebruikt, door een programmeur, of binnen continue integratiesystemen.
Het biedt onder meer de mogelijkheid om het systeem te inspecteren, ROCm-omgevingen te beheren, modellen teserven, diagnostiek uit te voeren, componenten bij te werken en runtime te controleren.
Daarnaast kan het meerdere versies van runtime gelijktijdig beheren, activeren en terugdraaien. Het CLI wordt geleverd als pre-gecompileerde binary voor Linux en Windows, zonder dat voorafgaande ROCm-installatie vereist is.
ROCm Console, voorheen bekend als «dash», voegt realtime monitoring toe. Bij compatibele Instinct-systemen kan het GPU-bezetting, HBM-geheugen, energieverbruik, modelactiviteit en metriek zoals tokens per watt tonen.
Zo probeert AMD een van de grootste obstakels voor haar platform te overwinnen: de kloof tussen het beschikken over een concurrerende GPU en het laten werken van een toepassing met goede prestaties.
De strijd met NVIDIA wordt ook in software uitgevochten
ROCm 10 arriveert op een moment waarop de concurrentiestrijd tussen AMD en NVIDIA niet meer puur op TFLOPS, HBM of bandbreedte kan worden beoordeeld.
NVIDIA heeft jarenlang een ecosysteem rond CUDA gebouwd met uitgebreide bibliotheken, tools en kennis. Die volwassenheid maakt dat onderzoekers, ontwikkelaars en bedrijven workloads van ontwikkeling tot productie snel kunnen overzetten zonder voortdurend platformproblemen op te lossen.
AMD moet die kloof verkleinen om haar Instinct-serie een sterkere positie te geven in AI-training en inferentie.
ROCm.AI biedt een ander pad: AI inzetten om het benodigde specialistische kennisniveau te verminderen dat een persoon nodig heeft om hardware optimaal te benutten.
De modulariteit van ROCm Core SDK wijst ook in die richting. ROCm 10 herstructureert het platform en voegt updates toe aan bibliotheken, compilers, tools, frameworks, compatibele modellen en hardware-ondersteuning.
Dit kan vooral interessant zijn voor datacenters die niet alleen NVIDIA, maar ook een tweede platform voor acceleratie willen gebruiken. Prijs en specificaties spelen een rol, maar ook de tijd die nodig is om een model in productie te nemen, fouten op te lossen en goede prestaties te behalen.
Als agents bepaalde taken kunnen overnemen, wordt de drempel voor alternatieve architecturen verlaagd.
AMD moet nog bewijzen in hoeverre Hyperloom haar optimalisaties kan reproduceren op een veel bredere reeks modellen en echte toepassingen. Maar ROCm 10 zet zeker een richting uit: de komende AI-platfo vormoorlog gaat ook over welke hardware makkelijker te programmeren en te optimaliseren is met hulp van AI-agents.
Veelgestelde vragen
Wat is AMD ROCm 10?
ROCm 10 is de nieuwste generatie van AMD’s softwareplatform voor versnelde computing en AI. Het bevat updates aan het SDK, bibliotheken, compilers, tools, frameworks en hardware- en modelondersteuning.
Wat is ROCm.AI?
ROCm.AI is een ontwikkelplatform gericht op AI dat AMD Skills, ROCm CLI en Hyperloom combineert. Het doel is het vergemakkelijken van uitvoering, diagnose en optimalisatie van workloads op AMD-hardware door gebruik te maken van AI-agenten.
Maakt ROCm 10 AMD-GPU’s 3,3 keer sneller?
Niet in algemene zin. AMD behaalde een gemiddelde verbetering van 3,3 keer in inferentie in interne tests met acht GPU’s van het type Instinct MI355X, verschillende modellen en diverse software-optimalisaties. Resultaten hangen af van workload, configuratie, inferentiemotoren, drivers en andere factoren.
Welke programmeerassistenten werken met AMD Skills?
AMD noemt momenteel Claude Code, Codex en Cursor als tools die compatibel zijn met haar Skills. Het volledige catalogus is ook openlijk te raadplegen op GitHub.
Bron: newsroom.amd