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Perguntas frequentes
O ROCm é compatível com mais de uma dúzia de distribuições Linux para cargas de trabalho de computação em GPUs AMD Instinct e AMD Radeon selecionadas. As distribuições do Linux atualmente suportadas para o ROCm estão listadas no documento de requisitos do sistema.
As versões subsequentes do ROCm apresentaram avanços significativos em desempenho. Consulte a página de resultados de desempenho para obter um ponto de referência na avaliação do desempenho das GPUs AMD Instinct com o software ROCm executando modelos populares de IA para inferência (por exemplo, vLLM, xDiT) e treinamento (por exemplo, PyTorch, Megatron-LM e JAX MaxText).
A AMD disponibiliza regularmente imagens Docker oficiais do ROCm para PyTorch juntamente com os novos lançamentos do ROCm. Essas imagens passam por testes completos da AMD. Consulte uma visão geral, os módulos suportados e as principais bibliotecas no documento de compatibilidade do PyTorch e encontre instruções e downloads da imagem Docker ou de um pacote wheel no guia de instalação do PyTorch no ROCm.
Você pode otimizar seu sistema ajustando as GPUs AMD à sua carga de trabalho para aproveitar todos os recursos.
Você também pode usar as ferramentas do ROCm para melhorar o desempenho dos modelos de IA e acelerar o estágio de inferência da execução de cargas de trabalho de IA. Realizar a quantização e reduzir modelos pré-treinados, otimizar kernels de computação e usar bibliotecas aceleradas são métodos de otimização de inferência. Comece a usar o documento de otimização de inferência do ROCm.
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