AMD Instinct™ AI 및 HPC 소프트웨어 생태계

오픈 소스 초지능 기업인 Zyphra와 AMD는 ROCm™ 소프트웨어 스택과의 긴밀한 통합을 통해 AMD Instinct™ GPU에서 프런티어 AI 모델을 학습시키기 위해 협력합니다. 두 기업은 협업 시 고대역폭 메모리, 더 큰 VRAM 크기, 주요 데이터 유형의 높은 컴퓨팅 처리율 등 Instinct 시리즈의 주요 하드웨어 이점을 활용하여 학습 속도와 모델 효율성 측면에서 상당한 개선을 이루어 냅니다.

고객과 오픈 소스 커뮤니티는 차세대 AI 솔루션을 활용하고, AMD는 풀 스택 프론티어 AI 모델 학습을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 검증을 수행할 수 있습니다.

Hugging Face와 AMD는 AMD Instinct™ GPU를 사용하여 확장 가능한 개방형 AI의 개발을 촉진하기 위해 협업합니다. Hugging Face는 AMD Instinct GPU로 원활한 호환성과 성능 최적화를 구현하기 위해 AMD ROCm™ 소프트웨어 스택을 활용하여 Transformers, Optimum, Text Generation Inference 등 핵심 라이브러리 전반에 걸쳐 데이 0 통합을 지원합니다. 개발자는 효율적인 확장성과 높은 처리율을 갖춘 Hugging Face의 모델 허브에서 수백만 개의 모델을 학습하고 미세 조정해서 배포할 수 있습니다.

이러한 협업은 빠르게 NLP와 생성형 AI 애플리케이션의 프로토타입을 만들어 최적화할 수 있도록 AI 실무자의 역량을 강화하며, AMD 오픈 소스 소프트웨어 생태계와 누구나 최첨단 AI를 사용할 수 있게 만들겠다는 Hugging Face의 사명이 이루어 내는 강력한 시너지를 보여줍니다.

Essential AI와 AMD는 첨단 연구 및 인프라를 통해 대규모 언어 모델의 추론 기능을 발전시키기 위해 협업합니다. Essential AI는 AMD Instinct™ GPU와 ROCm™ 소프트웨어 플랫폼을 사용하여 방대한 사후 학습을 수행하지 않고 사전 학습 단계 중에 나타나는 AI 추론과 관련된 획기적인 발견을 이루어 냈습니다.

두 기업은 이 협업을 통해 사전 학습 중에 기능이 나타나는 방식을 깊이 이해하고, 기업과 연구 기관 전반에서 누구나 고급 AI 기능을 이용할 수 있도록 보다 적은 연산 오버헤드로도 정교한 추론을 진행하는 더 효율적인 파운데이션 모델을 개발합니다.

AMD Instinct GPU의 고성능 아키텍처와 ROCm의 개방형 개발 프레임워크를 합치면 연구자들이 AI 추론의 새로운 지평을 여는 데 필요한 컴퓨팅 기반을 마련할 수 있습니다.

Z.ai와 AMD는 추론과 멀티 모달 인텔리전스에 초점을 맞춰 대규모 언어 모델 기능을 개발하기 위해 협업합니다. Z.ai의 GLM 모델 시리즈는 ROCm™ 소프트웨어 기반 AMD Instinct™ GPU를 활용해 AI 개발에 대한 AMD의 개방형 생태계 접근 방식을 이용하므로 다양한 하드웨어 구성에 유연하게 배포할 수 있습니다.

이 협업은 접근성 높은 고성능 언어 모델에 대한 연구 및 엔터프라이즈 분야의 증가하는 수요를 뒷받침하고, ROCm 프레임워크는 차세대 대화형 AI 시스템의 추론 효율성과 학습 처리율을 극대화하는 데 필요한 최적화 도구를 제공합니다.

Stepfun과 AMD는 동영상 생성, 3D 모델링, 음성 상호 작용 기술을 아우르는 멀티 모달 AI 기능을 발전시키기 위해 협업하고 있습니다. AMD Instinct™ GPU 및 ROCm™ 소프트웨어 최적화를 통해 Stepfun의 Step-Video-T2V와 Step-Audio 모델은 최첨단 콘텐츠 제작 및 인간과 컴퓨터 간 상호 작용 성능을 제공합니다.

창작 전문가와 엔터프라이즈는 이 협업을 통해 첨단 비디오 생성 및 음성 합성 기능에 액세스하고, AMD의 개방형 소프트웨어 접근 방식을 활용해 유연하게 배포하고 맞춤화할 수 있습니다.

AMD Instinct GPU 아키텍처와 ROCm의 분산형 추론 기능이 통합되어 디지털과 현실 세계의 상호 작용 간 격차를 줄이는 Stepfun의 야심　찬 멀티 모달 AI 애플리케이션을 위한 컴퓨팅 기반이 마련됩니다.

Cohere와 AMD는 최적화된 인프라를 통해 엔터프라이즈급 언어 모델 솔루션을 제공하기 위해 전략적 파트너십을 수립했습니다.

이 협업을 통해 Cohere는 Command R+을 비롯해 AMD Instinct™ GPU와 ROCm™ 개방형 소프트웨어 생태계를 이용하는 Command 모델을 배포합니다. Command R+는 업무 자동화, 대화형 AI, 복잡한 추론과 같은 엔터프라이즈 사용 사례에 적합한 높은 성능을 제공할 수 있도록 만들어진 고급 검색 증강 언어 모델입니다.

조직은 이 파트너십의 AMD Instinct GPU와 ROCm가 지원하는 강력한 AI 프레임워크와 라이브러리를 활용하여 엔터프라이즈 환경 전반에 걸쳐 AI를 유연하고 안전하며 확장 가능하게 배포함으로써 효율적으로 리소스를 사용하고 데이터 개인 정보 보호 요구사항을 지원할 수 있습니다.

Meta와 AMD는 AMD Instinct™ GPU로 오픈 웨이트 Llama 모델의 성능을 최적화하여 대규모 AI 워크로드에 탁월한 효율성을 제공하기 위해 협업합니다.

Day 0 지원과 광범위한 튜닝을 통해 개발자는 다양한 응용 분야에서 Llama AI 모델을 원활하게 배포할 수 있습니다. 이 협업 덕분에 AI 커뮤니티의 역량이 AMD Instinct GPU로 가속화된 확장형 오픈 소스 솔루션으로 강화됩니다.

PyTorch와 AMD는 AMD ROCm™ 소프트웨어 스택을 통해 AMD Instinct™ GPU로 접근성이 뛰어난 고성능 AI를 개발할 수 있도록 지원하기 위해 협업합니다. PyTorch에 대한 업스트림 지원과 긴밀한 공동 엔지니어링 협력을 통해, AMD는 AMD Instinct GPU에서 모든 새로운 PyTorch 기능에 대해 최적화된 성능, 원활한 통합, 데이 0 지원을 보장합니다.

이와 같이 통합된 생태계에서 개발자는 CDNA™ 기반 AMD Instinct GPU를 통해 모델을 효율적으로 학습시키고 배포할 수 있습니다. AMD와 PyTorch는 간소화된 설치, 공개 Docker 이미지, 광범위한 모델 호환성을 제공하여 누구나 접근할 수 있는 AI 컴퓨팅을 함께 만들어 가고, 연구 및 고객 AI 워크로드 전반에 걸쳐 협업을 촉진하고 있습니다.

TensorFlow와 AMD는 오픈 소스 ROCm™ 스택을 통해 고성능 AI 학습과 추론을 AMD Instinct™ GPU에 구현하기 위해 협업합니다.

개발자는 공식 ROCm 지원 TensorFlow 빌드와 업스트림 통합을 활용해 AMD Instinct GPU에서 모델을 원활하게 학습시키고 배포할 수 있으며, 이를 통해 워크로드를 확장하고 생산 시점을 앞당길 수 있습니다. AMD GPU 인프라의 유연성과 효율성, 성능이 높아지므로 AI 실무자의 역량도 강화됩니다.

JAX와 AMD는 개방형 ROCm™ 생태계를 통해 AMD Instinct™ GPU로 고성능 AI 학습과 추론을 제공하기 위해 협업합니다. 업스트림 ROCm 지원, 공식 Docker 이미지, OpenXLA 및 MLIR를 통한 통합으로 개발자는 대규모 어레이 연산, 자동 미분, JAX의 모델 실행을 원활하게 가속화할 수 있습니다.

이 협업은 연구자가 GPU 기반 시스템에서 탁월한 처리율, 메모리 대역폭, 오픈 소스의 유연성을 갖추고 차세대 AI 워크로드를 살펴볼 수 있도록 지원합니다.

ONNX Runtime과 AMD는 AMD Instinct™ GPU로 최적화된 벤더 중립적 AI 추론을 제공하고자 MIGraphX Execution Provider를 통해 협업합니다.

이 협업을 통해 MIGraphX의 그래픽 최적화와 MIOpen, rocBLAS와 같은 ROCm 라이브러리를 통합하여 비전, 언어, 멀티 모달 워크로드 전반에서 ONNX 모델을 가속화합니다. 두 기업은 함께 다양한 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 확장되고 처리율이 높은 개방형 표준 추론을 지원합니다.

DeepSpeed와 AMD는 AMD Instinct™ GPU로 AMD ROCm™ 소프트웨어 최적화를 통해 대규모 분산 학습을 지원하기 위해 협업합니다.

이 협업은 적은 메모리 오버헤드와 향상된 학습 처리율로 트랜스포머 모델과 대규모 언어 모델을 학습시키는 엔터프라이즈 및 연구 기관을 지원합니다.

AMD Instinct GPU의 고대역폭 메모리와 ROCm의 분산 학습 기능이 통합되어 있으므로 연구자는 모델 개발을 확장하면서도 대규모 AI 학습 워크플로의 비용 효율성을 유지할 수 있습니다.

MLIR과 AMD는 다양한 AMD 하드웨어 아키텍처에서 최적화된 컴파일을 제공하기 위해 MLIR-AIE 및 rocMLIR 프로젝트를 통해 협업합니다. LLVM 프레임워크를 기반으로 빌드하고 ROCm™ 소프트웨어 스택과 통합한 rocMLIR은 AMD Instinct™ GPU와 AI 엔진 프로세서로 컨볼루션, GEMM, 어텐션 운영에 대한 고도의 최적화를 지원하는 여러 수준의 중간 표현을 제공합니다.

이러한 협업 덕분에 프로덕션 테스트 최적화 패스를 통한 코드 생성, 융합, 모델 파티셔닝이 간소화되므로 개발자는 AMD의 이종 컴퓨팅 플랫폼에서 뛰어난 성능과 효율성을 달성할 수 있습니다.

OpenXLA와 AMD는 오픈 소스 머신러닝 컴파일러 생태계의 창립 회원으로서 협업합니다.

이 협업에서는 AMD Instinct™ GPU와 ROCm™ 소프트웨어 통합을 통해 판매업체 고착화를 줄이고 누구나 고성능 컴퓨팅을 이용할 수 있는 크로스 플랫폼 ML 인프라를 구현합니다. 다양한 하드웨어 플랫폼에서 TensorFlow, PyTorch, JAX 프레임워크를 이어주는 통합 컴파일러 기술을 개발자에게 제공하여 ML 생태계의 소프트웨어 파편화 문제를 해결해 주는 개방형 표준을 통해 혁신을 장려합니다.

IREE(Intermediate Representation Execution Environment)는 ROCm™/HIP 백엔드 지원을 통해 AMD Instinct™ GPU를 타겟팅하는 MLIR 기반 종합적 컴파일러 프레임워크에 대한 창립 기여자로서 AMD와 협업합니다.

이 협업을 통해 개발자는 통합 중간 표현을 사용하여 데이터 센터 가속기부터 에지 디바이스에 이르기까지 다양한 AMD 하드웨어 아키텍처에서 머신러닝 모델을 배포할 수 있습니다. ML 커뮤니티에는 PyTorch, TensorFlow, JAX와 같은 프레임워크의 모델을 컴파일링하여 성능 이식성을 유지하면서 AMD 하드웨어에서 효율적으로 실행하기 위한 오픈 소스 도구를 제공합니다.

ROCm 통합과 Linux Foundation AI & Data Foundation 프로젝트에 대한 AMD의 기여를 통해 IREE는 AMD Instinct GPU에 최적화된 코드 생성을 제공하며, 여기에서는 동적 형상, 흐름 제어, 고급 모델 피처와 같이 복잡한 ML 워크로드가 지원됩니다.

Triton과 AMD는 AMD ROCm™ 소프트웨어 스택과의 깊이 있는 통합을 통해 AMD Instinct™ GPU로 고성능 확장형 AI 추론을 제공합니다. 이 협업에서는 vLLM 및 기타 주요 프레임워크용 백엔드 등 Triton Inference Server가 완전히 지원되므로 AMD 하드웨어에서 대규모 언어 모델과 딥러닝 워크로드를 원활하게 배포할 수 있습니다.

Triton과 AMD는 비용 효율적인 개방형 컴퓨팅과 최적화된 추론 파이프라인 및 유연한 모델 제공을 결합하여 개발자와 고객이 클라우드 및 온프레미스 환경 전반에서 프로덕션급 AI를 가속화할 수 있도록 지원합니다.

vLLM과 AMD는 AMD Instinct™ GPU로 처리율이 높고 메모리 효율적인 LLM 추론을 실현하기 위해 협업합니다.

ROCm™ 통합, 고급 커널 최적화, 가장 진보한 모델에 대한 지원 등을 통해 연구 및 프로덕션 환경에 확장 가능하고 지연율이 낮은 생성형 AI를 배포할 수 있도록 뒷받침합니다.

Fireworks AI와 AMD는 ROCm™ 소프트웨어 플랫폼과의 깊이 있는 통합을 통해 AMD Instinct™ GPU로 고성능 AI 추론을 제공하기 위해 협업합니다. Fireworks AI의 추론 플랫폼은 AMD Instinct GPU를 활용하여 클라우드 및 엔터프라이즈 환경 전반에서 지연율이 낮고 비용 효율적이며 확장성이 뛰어난 AI 모델 서비스를 제공합니다.

AMD Instinct GPU용 FireAttention과 같은 맞춤형 GPU 커널로 최적화된 이 협업을 통해 대체 구현 방법에 비해 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

Fireworks의 최적화된 추론 엔진과 AMD의 병렬 프로세싱 파워를 결합하여 빠르고 안정적이며 에너지 효율적인 AI 인프라를 제공하는 이 협업은 차세대 생성형 AI 배포를 위한 선도적인 플랫폼으로서의 AMD Instinct GPU의 위상을 검증합니다.

Kog AI와 AMD는 혁신적인 추론 가속화를 위해 협업하며, 이를 통해 기존 추론 엔진보다 AMD Instinct™ GPU에서 토큰이 더 빠르게 생성됩니다.

Kog의 추론 엔진은 ROCm™ 최적화를 통해 에이전틱 워크플로우, 음성 애플리케이션, 순차 토큰 처리가 필요한 게이밍에 중요한 지연율 병목을 해결합니다.

엔터프라이즈는 이 협업을 통해 향상된 비용 효율성으로 고속 AI 애플리케이션을 배포하는 한편 실시간 추론 최적화에 AMD Instinct GPU 아키텍처와 ROCm의 프레임워크를 활용할 수 있습니다.

Modular와 AMD는 AMD Instinct™ GPU에서 고성능 AI를 실행하기 위해 협업합니다. 고성능 AI 서빙 및 모델링 프레임워크인 MAX와 새로운 AI 프로그래밍 언어인 Mojo를 포함하는 Modular 플랫폼과 AMD ROCm™ 소프트웨어 스택의 긴밀한 통합을 통해, 이번 협업은 개발자가 뛰어난 효율성과 이식성을 바탕으로 다양한 모델 아키텍처 전반에서 추론 성능을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

고객은 AMD Instinct GPU로 AI 솔루션을 원활하게 확장하여 데이터 센터 환경 전반에서 빠르고 유연하게 프로덕션 지원 배포를 수행할 수 있습니다.

Moonshot AI가 개발한 Mooncake는 vLLM, SGLang 등 AMD 하드웨어 통합을 지원하는 주요 LLM 추론 시스템과 협업합니다. KVCache 중심 분할 아키텍처와 Transfer Engine을 통해 Mooncake는 ROCm™ 호환성을 갖춘 효율적인 대규모 언어 모델 서비스를 지원합니다.

이 협업을 통해 롱 컨텍스트 시나리오에 AMD Instinct™ GPU를 활용할 수 있는 확장형 추론 배포를 위한 기반이 마련되므로, 처리율을 크게 개선하면서도 프로덕션 AI 애플리케이션의 서비스 수준 목표를 유지할 수 있습니다.

ElioVP는 AMD Instinct™ GPU와 ROCm™ 소프트웨어에 맞는 최적화 제품군을 개발하여 AMD 생태계 내의 AI 혁신을 촉진합니다. ElioVP는 DeepSeek-R1과 같은 인기 모델에 맞춰 특수 Docker 이미지와 프레임워크를 최적화하여 AMD 하드웨어의 대규모 AI 모델 배포를 간소화합니다.

이 협업을 통해 개발자에게는 AMD 가속기에서 최첨단 언어 모델의 기능을 바로 활용할 수 있는 솔루션이 제공되며, AMD AI 생태계 내에서 실험과 프로덕션 배포 시나리오가 모두 지원됩니다.

ClearML과 AMD는 AMD Instinct™ GPU로 AI/ML 프로덕션의 모든 단계에서 포괄적인 엔터프라이즈 AI 워크플로를 가속화하기 위해 협업합니다.

AMD Instinct GPU 및 ROCm™ 소프트웨어 스택과 완전히 통합된 ClearML의 AI 인프라 플랫폼은 다양한 환경에서 GPU를 관리하는 3계층 통합 솔루션으로, 오케스트레이션 기능을 갖춘 완전한 AI 워크벤치를 제공하고, AI 모델, 앱, 에이전트를 빠르고 안전하게 배포할 수 있습니다.

ClearML과 AMD는 협업을 통해 조직이 AI 수명 주기 전체를 간소화하고, AMD Instinct GPU 활용성을 극대화하며, 비용 효율적이고 혁신적인 솔루션을 프로덕션에 대규모로 도입할 수 있도록 지원합니다.

Rapt AI와 AMD는 GPU 활용성을 극대화하고 AMD Instinct™ GPU의 AI 배포를 촉진하기 위해 협업합니다. Rapt AI는 세분화된 가상화와 실시간 오케스트레이션을 통해 동시 학습, 미세 조정, 추론 워크로드 전반에 AMD Instinct GPU 리소스를 동적으로 할당하므로 클라우드와 온프레미스 환경의 최적 성능, 비용 효율성, SLA 준수에 도움이 됩니다.

Rapt의 지능형 워크로드 패킹 및 자동화된 리소스 공유는 AMD Instinct GPU의 높은 컴퓨팅 및 메모리 대역폭을 활용하여 처리율과 모델 밀도를 크게 높여 줍니다.

AMD와 Rapt는 엔터프라이즈가 AI 모델을 최대 4배 더 빠르게 빌드하고 최적화해서 배포할 수 있도록 지원하므로 전체적인 파이프라인 효율성이 개선되고 인프라 오버헤드가 감소합니다.

Exostellar와 AMD는 MI300X, MI350X, MI355X GPU 등의 AMD Instinct™ GPU 제품군으로 동적 메모리 및 컴퓨팅 슬라이싱을 지원하는 자체 관리 AI 인프라 오케스트레이션 플랫폼을 통해 협업합니다.

이 파트너십은 지능형 워크로드 인식 오케스트레이션을 통해 LLM과 추론 모델 등 혼합 AI 워크로드의 처리율을 개선해 줍니다.

Exostellar는 ROCm™ 통합으로 GPU 활용 효율성을 극대화하는 한편 멀티 클러스터, 멀티 테넌시 환경을 지원하는 적응형 인프라를 제공합니다. 이를 통해 조직은 더 적은 리소스로 더 나은 성능을 달성하는 한편 이종 AI 워크로드 시나리오를 원활하게 지원하고 모든 MLOps 및 실험 추적 도구에 통합할 수 있습니다.

Mirantis는 베어메탈, 하이브리드, 에지 환경에서 GPU 인식 Kubernetes 오케스트레이션을 제공하기 위해 k0rdent 플랫폼을 통해 AMD와 협업합니다.

ROCm™ 완전 지원과 AMD GPU Operator 통합을 통해, 이번 협업은 드라이버 및 스택 업데이트, 리소스 분할, 확장을 자동화하여 AI/HPC 워크로드의 배포 및 관리를 간소화합니다.

엔터프라이즈에는 간소화된 AI/ML 오케스트레이션용 클라우드 네이티브 인프라를 제공하며, 이를 통해 DevOps 워크플로가 가속화되고 AMD Instinct 하드웨어의 클러스트 효율성이 개선됩니다.

dstack과 AMD는 AMD Instinct™ GPU로 AI 오케스트레이션을 간소화하고 가속화하기 위해 협업합니다. 심도 깊은 ROCm™ 통합과 AMD 하드웨어 지원을 통해 dstack의 AI 네이티브 제어 평면에서 컨테이너화된 워크로드를 관리할 수 있으므로 Kubernetes나 Slurm의 복잡성을 대부분 해소할 수 있습니다.

ML 실험, 학습, 추론을 지원하는 dstack은 클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 통합 오케스트레이션을 제공하며, 인프라 리소스를 효율적으로 프로비저닝하고 릴리스합니다.

이 통합을 통해 개발자는 AMD Instinct GPU의 확장형 AI 배포에 플러그 앤 플레이 방식으로 액세스할 수 있으므로 운영상 마찰과 비용은 줄고 유연성과 이식성은 그대로 유지됩니다.

UbiOps와 AMD는 AMD Instinct™ GPU를 사용하여 확장 가능한 고성능 AI 추론을 프로덕션에 도입하기 위해 협업합니다. 강력한 배포 및 서비스 플랫폼인 UbiOps는 AMD Instinct GPU를 활용하여 탁월한 속도와 효율성으로 컴퓨팅 집약적인 대규모 워크로드를 처리합니다.

이 협업을 통해 아무리 까다로운 추론 시나리오에서도 빠른 모델 실행, 인프라 비용 감소, 강력한 성능이라는 이점을 누릴 수 있습니다.

또한 개발자와 고객은 대규모 최첨단 AI 솔루션을 자신감 있게 안정적으로 배포할 수 있습니다.

AMD와 Saturn Cloud는 AI 및 HPC용 개방형 AMD ROCm™ 소프트웨어 스택을 Saturn Cloud의 코드 중심 MLOps 플랫폼과 결합하여 클라우드 전반에서 AMD Instinct™ GPU 용량을 쉽게 사용할 수 있도록 만들기 위해 노력하고 있습니다.

AMD는 드라이버, 도구, 라이브러리, 프레임워크 통합 등 Instinct GPU 및 ROCm 스택을 제공하는 한편 Saturn Cloud는 Saturn Cloud 자체 환경에 배포된 통합 호스팅 SaaS 서비스와 각 고객의 AWS, Azure, GCP, Oracle, Nebius, Crusoe 또는 기타 지원되는 클라우드 계정에 직접 설치하는 단일 테넌트 배포인 Saturn Cloud Enterprise를 제공합니다.

호스팅된 서비스에서 ROCm 기반 워크로드의 프로토타입을 빠르게 제작한 다음 프로덕션을 위해 전용 엔터프라이즈 설치로 넘어갈 수 있으므로 데이터, 네트워킹, GPU 리소스는 자체 클라우드 경계 안에 남아 있고 동일한 노트북, 작업, 배포 워크플로도 계속 사용할 수 있습니다.

이 공동 모델은 AMD Instinct 및 AMD ROCm의 대규모 도입에 대한 운영 장벽을 낮추고, 개방형 멀티 벤더 AI 인프라 상에서 평가부터 프로덕션까지 이어지는 명확하고 체계적인 경로를 업계에 제공합니다.

SGLang과 AMD는 AMD Instinct™ GPU의 차세대 언어 모델 개발과 추론을 촉진하기 위해 협업합니다. 고성능 LLM 인터랙션과 추론에 최적화된 SGLang은 AMD ROCm™ 소프트웨어 스택과의 심도 깊은 통합을 통해 AMD 하드웨어를 효율적으로 실행합니다.

이 파트너십은 코드 생성, 멀티턴 대화, 검색 증강 생성(RAG) 등 고급 사용 사례에 지연율이 낮고 처리율은 높은 성능을 제공하여 개발자가 확장 가능한 개방형 솔루션으로 AI 연구 및 고객 애플리케이션에서 강력한 언어 모델을 실험, 반복, 배포할 수 있도록 지원합니다.

Embedded LLM과 AMD는 네오 클라우드 생태계 내에서 AMD Instinct™ GPU를 위해 특별히 설계된 TokenVisor 수익화 플랫폼을 통해 협업합니다. AMD의 Advancing AI 2025 컨퍼런스에서 출시된 TokenVisor는 GPU 제공업체가 맞춤 가격 책정, 실시간 모니터링, 자동화된 청구 기능을 활용하여 LLM 서비스를 배포하고 관리하며 수익화할 수 있도록 지원합니다.

이 협업을 통해 AMD AI 인프라 투자의 수익 창출 시점이 빨라지고 효율적인 워크로드 오케스트레이션과 리소스 할당을 위해 ROCm™ 프레임워크를 활용하는 엔터프라이즈급 관리 도구가 제공됩니다.

Seekr와 AMD는 AMD Instinct™ MI300X GPU를 사용하여 엔터프라이즈 및 정부 응용 분야에 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 제공하기 위해 Oracle Cloud Infrastructure를 통해 협업합니다.

이 협업에서는 SeekrFlow™ 플랫폼과 ROCm™ 최적화를 통해 위성 서비스나 국가 안보 응용 분야 등 중요한 부문에 적합한 고급 설명 가능성 기능과 함께 안전하고 투명한 에이전트 AI를 배포할 수 있습니다.

또한 조직에 수십 년의 이미지 및 센서 데이터를 처리할 수 있는 비용 효율적인 대안을 제공하는 한편 정부 및 엔터프라이즈 사용 사례에서 요구되는 데이터 주권과 보안 표준을 유지 관리합니다.

AMD 하드웨어 가속화와 ROCm 프레임워크를 통해 Seekr는 에지 배포와 멀티 노드 학습 시나리오에 최적화된 차세대 비전 언어 파운데이션 모델을 제공합니다.

LlamaIndex는 AMD Instinct™ GPU 및 Radeon™ GPU로 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 빌드하기 위해 ROCm™ 통합을 통해 AMD와 협업합니다.

이러한 협업을 통해 개발자는 AMD 하드웨어 가속화가 지원되는 LlamaIndex 프레임워크를 사용하여 문서 수집부터 쿼리 엔진에 이르는 포괄적인 AI 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 연구자와 개발자에게는 AMD의 비용 효율적인 GPU 컴퓨팅 기능을 활용하면서 챗봇, 질문 답변 시스템, AI 에이전트와 같은 지식 증강 AI 애플리케이션을 빌드할 수 있는 도구를 제공합니다.

Ollama와 같은 인기 추론 엔진과 ROCm의 호환성을 통해 LlamaIndex 사용자는 엔터프라이즈 배포와 에지 애플리케이션 등 다양한 AMD 컴퓨팅 환경에서 RAG 워크플로의 강화된 성능을 이용할 수 있습니다.

Canonical과 AMD는 AMD Instinct™ GPU로 Ubuntu에서 안전한 엔터프라이즈급 AI 플랫폼을 제공하기 위해 협업합니다. ROCm™ 소프트웨어 통합과 최적화된 드라이버 지원을 통해 Linux 환경 전반에서 AI 워크로드의 원활한 GPU 가속을 지원합니다.

Canonical의 컨테이너화된 인프라와 AMD의 고성능 GPU는 프로덕션 환경에 성능, 안정성, 보안을 결합하여 IT 팀이 AI 애플리케이션을 배포하고 관리하는 데 필요한 안정적이고 확장 가능한 기반을 제공합니다.

Red Hat과 AMD는 AMD Instinct™ GPU 지원을 Red Hat의 하이브리드 클라우드와 Kubernetes 플랫폼에 통합하여 엔터프라이즈 AI 혁신을 촉진하기 위해 협업합니다.

Red Hat OpenShift AI에 AMD Instinct GPU를 전적으로 활용하고 Red Hat의 새로운 AI Inference Server를 즉시 지원하는 이 파트너십은 온프레미스 및 멀티 클라우드 환경 전반에 확장 가능한 고성능 AI 모델 배포를 제공합니다.

AMD의 최첨단 GPU 하드웨어와 Red Hat의 엔터프라이즈급 소프트웨어 스택을 결합하는 이 협업은 유연성과 성능, 고급 AI 추론 워크로드 배포 선택지를 개선하여 조직의 역량을 강화합니다.

SUSE와 AMD는 AMD Instinct™ GPU 및 ROCm™에 대한 포괄적인 엔터프라이즈 Linux 및 Kubernetes 지원을 만들어 내기 위해 협업합니다. 이 협업은 Rancher Prime을 기반으로 빌드된 개방형 엔터프라이즈 AI 플랫폼인 SUSE AI를 통한 네이티브 패키지 관리, 공식 리포지토리 지원, 통합 컨테이너 오케스트레이션을 통한 안정적인 엔터프라이즈급 AI 및 HPC 워크로드용 오픈 소스 플랫폼을 조직에 제공합니다.

엔터프라이즈는 SUSE 기반 인프라 내에 AI 애플리케이션을 배포하고 AMD 오픈 소스 생태계를 활용해 비용 효율적인 GPU 컴퓨팅이라는 이점을 달성할 수 있습니다. SUSE Linux Enterprise Server(SLES)와 ROCm의 통합 덕분에 조직은 AI/ML 개발, 고성능 컴퓨팅, 데이터 센터와 에지 환경의 클라우드 네이티브 워크로드 배포에 강화된 기능을 이용할 수 있습니다.

VMware by Broadcom과 AMD는 안전한 비공개 고성능 AI 인프라를 통해 엔터프라이즈용 AI를 발전시키기 위해 협업합니다. 두 회사는 힘을 모아 VMware Cloud Foundation(VCF)과 AMD Enterprise AI 소프트웨어, AMD Instinct™ GPU가 함께 작동하는 방식을 꾸준히 개선해 나가고 있습니다.

이를 통해 인프라의 개인 정보 보호와 보안을 구현하고, 인프라 관리를 간소화하며, 엔터프라이즈의 AI 모델 배포를 간소화하고 있습니다.

Docker와 AMD는 컨테이너화된 환경 내에서 ROCm™ 소프트웨어와 AMD Instinct™ GPU 가속화에 대한 컨테이너 지원을 통해 협업합니다.

이 협업 덕분에 개발자는 AMD Instinct GPU의 힘을 활용하면서 Docker 컨테이너를 사용하여 AI 애플리케이션을 빌드, 배포, 확장할 수 있습니다. AMD AI 워크로드에 대한 표준화된 컨테이너화를 제공하므로 다양한 컴퓨팅 환경에서 이식 및 확장 가능한 배포를 수행할 수 있습니다.

Kubernetes 생태계는 디바이스 플러그인과 운영자를 통해 ROCm™을 통합하고 AMD Instinct™ GPU를 지원하여 AMD와 협력합니다.

이 협업 덕분에 Kubernetes 클러스터 내에서 AMD 가속기를 활용하는 AI 워크로드의 컨테이너 오케스트레이션이 가능합니다.

이 파트너십은 조직에 AMD 기반 AI 애플리케이션을 위한 클라우드 네이티브 배포 기능을 제공하며, 이를 통해 확장 및 관리 가능한 AI 인프라를 배포할 수 있습니다.

현재는 Synopsys의 일부인 Ansys는 AMD Instinct™ GPU 및 ROCm™ 플랫폼에 맞춰 Ansys Fluent® 전산 유체 역학 및 Ansys Mechanical™ 유한 요소 분석 소프트웨어를 최적화하기 위해 AMD와 협업합니다.

이 파트너십을 통해 엔지니어링 시뮬레이션 워크로드에서는 AMD GPU 가속화를 활용하여 더 빠른 솔버 성능과 더 큰 모델 용량을 얻을 수 있습니다.

이 협업을 통해 엔지니어는 컴퓨팅 집약적인 시뮬레이션 워크플로의 비용 효율적인 대안을 활용하는 한편 정확도와 안정성 표준을 유지할 수 있습니다.

Cholla와 AMD는 AMD Instinct™ GPU의 가속화된 천체 물리 시뮬레이션을 발전시키기 위해 협업합니다. 원래는 대대적인 은하 형성 연구를 위해 개발된 대규모 병렬 GPU 네이티브 유체 역학 코드인 Cholla는 CUDA에서 AMD Instinct GPU용 ROCm™ HIP 플랫폼으로 이식되었습니다.

이러한 전환의 결과 광범위한 최적화 없이도 AMD Instinct GPU로 강력한 성능을 달성했으며, 이는 HIP 전환 레이어의 효율성과 차세대 AMD Instinct 하드웨어에 맞는 확장성을 여실히 보여주는 결과였습니다.

연구자들은 ROCm의 개방형 소프트웨어 생태계와 AMD Instinct GPU의 컴퓨팅 파워를 활용하여 Frontier와 같은 엑사스케일 시스템에서 고해상도 우주론 시뮬레이션을 실행할 수 있으며, 이를 통해 천체 물리학적 발견을 촉진하고 개방형 고성능 과학 컴퓨팅을 실현할 수 있습니다.

Amber와 AMD는 ROCm™ 소프트웨어 통합을 통해 AMD Instinct™ GPU에서 생체 분자 시뮬레이션을 촉진하기 위해 협업합니다. 전산 화학 및 약물 개발을 위한 선도적인 분자 동역학 제품군인 Amber는 AMD ROCm 소프트웨어 플랫폼에서 효율적으로 실행되도록 최적화되어 있으며 분자 동역학, 양자 기계학/분자 기계학, 상수 pH 시뮬레이션에 GPU로 가속화된 성능을 제공합니다.

연구자들은 AMD Instinct GPU의 향상된 속도와 확장성을 활용하여 대규모 시뮬레이션을 매우 정밀하게 실행할 수 있습니다.

이 협업을 통해 생명 과학 커뮤니티는 약물 설계, 단백질 폴딩, 분자 생물학 연구를 위한 비용 효율적인 고성능 개방형 컴퓨팅 대안을 확보할 수 있습니다.

Chroma와 AMD는 AMD Instinct™ GPU로 GPU 가속화 격자 양자 색역학(QCD) 시뮬레이션을 발전시키기 위해 협업합니다. 미국 양자 색역학 프로젝트 소프트웨어 스택에 참여하는 고성능 GPU 네이티브 유체 역학 시뮬레이션 코드인 Chroma는 AMD의 Infinity Hub 이니셔티브에서 AMD Instinct GPU를 위한 전적인 ROCm™ 소프트웨어 지원을 받아 컨테이너화되고 최적화되었습니다.

이 협업을 통해 이론 물리학자는 비용 효율적인 AMD 하드웨어를 사용해 단일 노드 워크스테이션부터 멀티 노드 클러스터에 이르기까지 대규모 양자 색역학 시뮬레이션을 수행하면서 기존에 수립한 연구 워크플로의 호환성도 유지할 수 있습니다.

연구자들은 개방형 ROCm 소프트웨어 생태계와 AMD Instinct GPU의 힘을 활용하여 높은 해상도, 확장성, 처리율로 프로덕션급 격자 필드 이론 계산을 수행할 수 있습니다.

CP2K와 AMD는 AMD Instinct™ GPU로 양자 화학과 재료과학 시뮬레이션을 가속화하기 위해 협업합니다. 이 협업에서는 AMD Optimizing C/C++ Compiler(AOCC)로 ROCm™을 완전히 통합하고 빌드를 최적화하므로 AMD 하드웨어에서 GPU 가속 밀도 함수 이론(DFT) 계산, 분자 동역학, 솔리드 스테이트 모델링이 가능해집니다.

AMD Infinity Hub에서 최적화된 컨테이너로 제공되는 CP2K는 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드의 배포를 간소화해 줍니다. hipFFT 및 hipBLAS와 같은 ROCm 라이브러리를 활용하고 멀티 노드 병렬 처리에 맞춰 조정하면 연구자는 CPU로만 실행할 때보다 훨씬 속도를 높일 수 있습니다.

이 협업을 통해 연산 화학자 및 재료 과학자는 비용 효율적이고 확장 가능한 도구를 활용하여 다양한 연구 환경에서 주기계, 결정 구조, 복잡한 화학 반응 등을 연구할 수 있습니다.

MIMD Lattice Computation(MILC)과 AMD는 AMD Instinct™ GPU로 격자 양자 색역학(QCD) 연구를 가속화하기 위해 협업합니다. 오픈 소스 ROCm™ 소프트웨어 스택의 지원을 받는 MILC의 병렬 시뮬레이션 코드는 입자 및 핵 물리학의 대규모 Monte Carlo 계산에 AMD의 GPU 가속을 활용하도록 조정되었습니다.

AMD Instinct GPU를 활용하면 연구자는 QCD 연구에 요구되는 정밀도를 유지하면서 격자 게이지 이론을 빠르고 효율적으로 연산할 수 있습니다.

이 협업을 통해 물리학자는 확장 가능하고 비용 효율적인 방식으로 고성능 컴퓨팅 리소스를 활용하여 쿼크의 운동, 글루온, 물질 구조에 대한 기초적인 연구를 발전시킬 수 있습니다.

GROMACS와 AMD는 완전한 ROCm™ 통합과 SYCL 백엔드 최적화를 통해 AMD Instinct™ GPU의 분자 동역학 시뮬레이션을 가속화하기 위해 협업합니다.

이 협업을 통해 연구자는 AMD 하드웨어에서 단백질, 핵산, 지질 막에 대한 고성능 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 네이티브 HIP 구현에 버금가는 성능을 달성할 수 있습니다. GROMACS는 AdaptiveCpp(이전 명칭 hipSYCL) 런타임, LLVM 컴파일러, hipFFT 및 hipBLAS와 같은 ROCm 라이브러리를 활용하여 AMD Instinct GPU 기반 LUMI 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템을 포함한 단일 노드 및 멀티 GPU 클러스터 환경 전반에서 효율적으로 확장합니다.

AMD Infinity Hub 컨테이너와 ROCm의 개방형 소프트웨어 생태계를 통해 연구자들은 대규모 생체 분자 모델링, 약물 개발, 생물리학 연구를 위한 간결하고 비용 효율적인 솔루션을 확보할 수 있습니다.

LAMMPS와 AMD는 ROCm™ 플랫폼을 통해 AMD Instinct™ GPU의 대규모 분자 동역학 시뮬레이션을 가속화하기 위해 협업합니다. LAMMPS(Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator)는 Kokkos 및 GPU 패키지를 통해 AMD GPU 가속을 활용하며, 둘 다 HIP 프로그래밍 모델을 통해 활성화됩니다.

이 통합 덕분에 연구자는 탁월한 확장성과 성능으로 재료과학, 연성 물질 물리학, 생체 분자 시스템을 시뮬레이션할 수 있습니다. ROCm 최적화와 AMD Instinct GPU의 힘을 활용하는 LAMMPS는 Frontier와 같은 엑사스케일 머신을 포함한 단일 노드 및 멀티 노드 시스템 전반에서 효율적으로 병렬 실행됩니다.

AMD Infinity Hub 컨테이너와 ROCm의 개발자 생태계를 통해 과학자들은 원자 수준의 현상, 기계적 속성, 복잡한 물질의 상 전이를 탐구하기 위한 유연하고 비용 효율적인 도구를 활용할 수 있게 됩니다.

NAMD와 AMD는 AMD ROCm™ 플랫폼과의 완전한 통합을 통해 AMD Instinct™ GPU의 대규모 생체 분자 시뮬레이션을 가속화하기 위해 협업합니다.

일리노이 대학교의 이론 및 계산 생물물리학 그룹이 개발한 NAMD는 단백질, 생체 막, 바이러스와 같은 대규모 생물학적 시스템을 시뮬레이션하는 데 사용되는 확장성이 뛰어난 분자 역학 프로그램입니다.

NAMD는 ROCm과 HIP 프레임워크를 통해 AMD Instinct GPU에서 효율적으로 실행되도록 최적화되었으며, 상당한 성능 및 에너지 효율성 이점을 지니고 있습니다. NAMD는 AMD Instinct GPU의 힘을 활용하여 GPU 오프로드 및 GPU 레지던트 모드를 모두 지원하므로 다양한 시뮬레이션 규모에서 최적의 성능을 발휘합니다.

이 협업을 통해 학계 및 산업계의 연구자는 비용 효율적인 고성능 도구를 사용하여 단백질 폴딩, 약물 상호작용, 복잡한 생체 분자 동역학을 연구할 수 있습니다.

SPECFEM3D Cartesian과 AMD는 AMD ROCm™ 소프트웨어 플랫폼과의 완전한 통합을 통해 AMD Instinct™ GPU의 대규모 지진 시뮬레이션을 가속화하기 위해 협업합니다.

이 협업은 AMD Instinct GPU 전반에서 효율적인 배포가 가능하도록 HIP 프로그래밍 프레임워크를 사용하여 SPECFEM3D에 GPU 가속을 추가해 줍니다. 지진파 전파 및 지진 모델링 계산을 GPU로 오프로드하면 연구자들은 전파장 역추론 및 고해상도 3D 지진 이미징에 상당한 성능 이득을 얻을 수 있습니다.

ROCm의 최적화된 라이브러리와 멀티 GPU 확장성을 통해 지구 물리학자들은 비용 효율적인 고성능 AMD 하드웨어에서 지진 메커니즘과 지진 위험 분석, 지하 탐사에 관한 고급 연구를 수행할 수 있으며, 로컬 클러스터에서 Frontier나 LUMI와 같은 엑사스케일 시스템으로 원활하게 확장할 수 있습니다.

OpenMM과 AMD는 오픈 소스 AMD ROCm™ 소프트웨어 플랫폼과의 완전한 통합을 통해 AMD Instinct™ GPU의 분자 동역학 시뮬레이션을 가속화하기 위해 협업합니다.

OpenMM은 HIP 프레임워크를 활용하여 AMD Instinct 하드웨어에서 고성능 생체 분자 동역학 및 과학적 모델링을 위한 네이티브 GPU 가속을 제공합니다.

이러한 협업을 통해 연구자는 약물 개발, 단백질 엔지니어링, 생물리학 연구에 유연한 역장 구현과 고급 알고리즘을 활용하여 맞춤 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.

ROCm의 최적화된 라이브러리와 AMD Instinct GPU 지원을 활용하는 OpenMM은 학술, 정부, 제약 연구 환경 전반에서 대규모 분자 모델링을 위한 비용 효율적이고 확장 가능한 개방형 플랫폼을 제공합니다.

Stone Ridge Technology와 AMD는 AMD ROCm™ 소프트웨어 플랫폼을 통해 AMD Instinct™ GPU에서 고성능 저류층 시뮬레이션을 가속화하기 위해 협업합니다. Stone Ridge Technology를 대표하는 ECHELON 소프트웨어는 AMD Instinct GPU에 맞는 GPU 네이티브 성능을 제공합니다.

이 협업을 통해 에너지 산업에서는 탄화수소 회수, 탄소 포집, 수소 저장 등 복잡한 지하 모델링에 고급 확장형 시뮬레이션 기능을 활용할 수 있습니다.

ECHELON은 ROCm의 개발자 도구, 최적화된 수리 라이브러리, 고대역폭 AMD Instinct 아키텍처를 활용하여 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템에서 탁월한 성능과 비용 효율성을 제공하며, 대규모 과학 및 엔지니어링 워크로드를 위한 유연한 개방형 대안으로 고객의 역량을 강화합니다.

OpenFold와 AMD는 고성능 컴퓨팅을 통해 확장 가능한 개방형 단백질 구조 예측을 가속화하기 위해 협업합니다. AMD Instinct™ GPU 및 오픈 소스 AMD ROCm™ 소프트웨어 스택에 최적화된 OpenFold는 연구자가 탁월한 효율성으로 구조 생물학을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고 배포할 수 있도록 지원합니다.

이 협업에서는 Frontier, El Capitan과 같은 슈퍼컴퓨터에서 ElMerFold와 같은 대규모 단백질 모델링 파이프라인을 구동함으로써 전례 없는 수준의 구조 예측 및 생물정보학 연구 처리량을 달성합니다.

OpenFold와 AMD는 AMD 개방형 소프트웨어 생태계와 에너지 효율적인 GPU 가속을 결합하여 개방된 과학을 발전시키고 약물 개발과 분자생물학의 발견 속도와 접근성을 높입니다.

QMCPACK과 AMD는 AMD ROCm™ 소프트웨어 플랫폼을 통해 AMD Instinct™ GPU에서 양자 Monte Carlo 시뮬레이션을 가속화하기 위해 협업합니다. 전기 구조 및 다체 계산을 선도하는 오픈 소스 제품군인 QMCPACK은 강화된 커널, 고급 메모리 관리, 확장형 멀티 GPU 실행 기능을 통해 AMD Instinct GPU를 활용하도록 최적화되었습니다.

연구자들은 ROCm의 컴파일러, 수리 라이브러리, 고대역폭 GPU 메모리를 활용하여 양자 화학과 재료과학 워크로드에서 상당한 성능 이득을 얻을 수 있습니다.

이 협업을 통해 연산 물리학자와 화학자는 개별 워크스테이션부터 세계적인 수준의 슈퍼컴퓨터에 이르는 디바이스의 대규모 양자 역학 시뮬레이션을 AMD의 개방형 고성능 컴퓨팅 생태계를 이용하여 수행할 수 있습니다.

Devito와 AMD는 AMD ROCm™ 소프트웨어 플랫폼과의 완전한 통합을 통해 AMD Instinct™ GPU에서 지진 이미징과 연산 지구물리학을 가속화하기 위해 협업합니다.

유한 차분 연산을 위한 고차원 Python 프레임워크로 빌드된 Devito는 HIP, MPI, OpenMP와 같은 백엔드를 사용하여 최적화된 병렬 코드를 생성해 AMD 하드웨어에서 최첨단 성능을 제공합니다.

이 협업을 통해 지구과학자들은 AMD Instinct GPU 및 EPYC™ 프로세서로 고해상도 지진 모델링, 완전 파형 역산(FWI), 지하 이미징을 효율적으로 수행할 수 있습니다. Devito는 ROCm의 개방형 소프트웨어 생태계를 활용하여 개발자의 생산성과 확장 가능한 GPU 가속을 결합하며, 그 결과 탐사, 에너지, 지구물리학 연구 워크플로를 발전시키는 연구자들의 역량이 강화됩니다.

Siemens는 ROCm™ 가속을 사용하는 AMD Instinct™ GPU에 맞춰 Simcenter™ STAR-CCM+™ 다중물리 연산 유체 역학 소프트웨어를 최적화하기 위해 AMD와 협업합니다.

이 협업에서는 AMD GPU 가속을 통해 산업 CFD 시뮬레이션의 해결 시간을 단축하고, 더 크고 복잡한 모델을 처리할 수 있습니다. 엔지니어링 팀은 강화된 시뮬레이션 기능을 사용할 수 있으며 기존 GPU 컴퓨팅 접근 방식에 대한 대안 또한 선택할 수 있게 됩니다.

Raja 성능 이식성 프레임워크는 ROCm™ 통합을 통해 AMD와 협업하여 애플리케이션에서 AMD Instinct™ GPU와 함께 다양한 컴퓨팅 아키텍처를 활용할 수 있도록 지원합니다.

이 협업으로 개발자는 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 위해 AMD 가속기 기능을 활용하면서 코드 이식성도 유지하는 통합 프로그래밍 모델을 활용할 수 있게 됩니다. 이 협업은 기존 코드베이스와 미래의 하드웨어 발전을 지원하는 동시에 AMD의 오픈 소스 생태계를 통해 효율적인 GPU 컴퓨팅 개발을 실현합니다.

Raja 사용자는 ROCm 프로그래밍 인터페이스를 통해 이종 컴퓨팅 환경에서도 일관된 성능을 누릴 수 있습니다.

Trilinos 과학 컴퓨팅 프레임워크는 대규모 과학 애플리케이션의 AMD Instinct™ GPU 가속에 대한 ROCm™ 지원을 통해 AMD와 협업합니다.

이 협업에서 연구자는 잘 정립된 수리 알고리즘으로 복잡한 선형 대수학 문제, 최적화 문제, 다중물리 시뮬레이션 문제를 해결하는 데 AMD GPU를 활용할 수 있습니다. 연산 과학자는 다양한 하드웨어 플랫폼에서 성능 이식성을 유지하면서 공학 및 과학 컴퓨팅에 사용할 수 있는 강력한 도구를 사용할 수 있습니다.

Trilinos 사용자는 ROCm 수리 라이브러리를 통해 강화된 연산 기능을 까다로운 과학 응용 분야에 활용할 수 있습니다.

PyFR 전산 유체 동역학 프레임워크는 AMD Instinct™ GPU의 고차 유한 요소 시뮬레이션 가속에 대한 ROCm™ 호환성을 통해 AMD와 협업합니다.

이 협업은 연구자가 Python 기반 워크플로우 통합과 AMD 가속기를 사용하여 항공 우주, 자동차, 과학 분야의 효율적인 CFD 계산을 수행할 수 있도록 지원합니다. 연산 유체 역학자는 맞춤 시뮬레이션 요구 사항을 위한 유연성을 유지하면서 복잡한 흐름 문제를 해결할 수 있는 최신 도구를 사용할 수 있습니다.

PyFR 사용자는 AMD 최적화 라이브러리를 통해 강화된 성능을 활용해 까다로운 유체 동역학 계산을 수행할 수 있습니다.

Modern Fortran 컴파일러 생태계와 AMD는 AMD ROCm™ 소프트웨어 플랫폼과 AMD Instinct™ GPU를 통해 HPC 애플리케이션을 GPU로 가속하기 위해 협업합니다. ROCm Fortran 컴파일러와 HIP Fortran 모듈의 도입으로 과학자와 엔지니어는 이제 GPU 오프로드용 OpenMP과 같은 표준 프로그래밍 모델을 사용하여 AMD GPU에서 기존 Fortran 코드베이스와 최신 코드베이스를 모두 가속화할 수 있습니다.

이 협업을 통해 연구자는 기존 워크플로와의 완전한 호환성을 유지하면서 오랫동안 사용되어 온 과학 및 엔지니어링 코드를 AMD Instinct GPU에서 효율적으로 실행할 수 있게 됩니다.

Fortran 개발자는 ROCm의 컴파일러 인프라, 통합 공유 메모리, 최적화된 수리 라이브러리를 활용하여 강력하고 이식 가능하며 미래 지향적인 방식으로 GPU를 가속함으로써 수십 년에 걸친 과학 소프트웨어의 혁신과 차세대 AMD 하드웨어를 모두 활용할 수 있게 됩니다.

Grid 격자 양자 색역학(QCD) 프레임워크는 AMD ROCm™ 소프트웨어 플랫폼과의 완전한 통합을 통해 AMD Instinct™ GPU로 고성능 이론 물리학 시뮬레이션을 발전시키기 위해 AMD와 협업합니다.

최신 C++로 작성된 Grid는 HIP를 활용하여 다양한 GPU 아키텍처에서 성능 이식성을 제공하며, 이를 통해 연구자는 AMD 하드웨어에서 대규모 격자 게이지 연구 및 양자 필드 이론 계산을 효율적으로 실행할 수 있습니다.

이론 물리학자는 까다로운 격자 연산에 최적화된 GPU 루틴과 메모리 레이아웃으로 쿼크와 글루온의 상호작용을 연구할 수 있는 확장 가능한 데이터 병렬 도구를 사용할 수 있습니다. AMD Instinct GPU와 ROCm 생태계를 통해 Grid는 단일 노드 워크스테이션부터 엑사스케일 시스템에 이르기까지 강력한 성능과 유연성을 발휘하며 입자 및 핵 물리학 분야의 차세대 연구를 지원합니다.