AMD a lancé ROCm 10, une nouvelle génération de sa plateforme logicielle pour le calcul accéléré, accompagnée de ROCm.AI, un environnement conçu pour que les agents d’intelligence artificielle themselves aident à configurer, diagnostiquer et optimiser la charge sur le matériel AMD. La société affirme que ses optimisations ont permis, selon ses propres tests, une amélioration moyenne de 3,3 fois en inférence et 2,4 fois en entraînement sur le même hardware, bien que ces chiffres proviennent de configurations et de modèles spécifiques et ne doivent pas être interprétés comme une accélération automatique pour toute application.
Les points clés d’AMD ROCm 10 en 20 secondes
- ROCm.AI est maintenant en disponibilité générale dans le cadre du lancement de ROCm 10.
- Hyperloom utilise des agents pour localiser les goulets d’étranglement et modifier configurations et kernels GPU.
- AMD Skills intègre une connaissance spécialisée de ROCm dans Claude Code, Codex et Cursor.
- AMD revendique des améliorations moyennes de 3,3 fois en inférence et 2,4 fois en entraînement selon ses tests sur GPU Instinct MI355X.
ROCm fête également ses dix ans, ce qui coïncide avec un moment particulièrement important pour AMD. La société cherche à faire en sorte que ses accélérateurs Instinct deviennent une alternative plus compétitive dans un contexte où le hardware joue un grand rôle dans le domaine de l’IA, mais le logiciel permettant de l’utiliser efficacement peut déterminer la plateforme préférée d’un développeur.
ROCm 10 vise précisément à adresser cette problématique. AMD ne se contente pas de mettre à jour bibliothèques et compilateurs : elle introduit des outils permettant aux agents d’IA de travailler directement sur sa plateforme, de diagnostiquer les problèmes et de participer à l’optimisation du code.
Hyperloom met des agents d’IA à l’œuvre pour optimiser la performance des GPU
L’élément le plus innovant de manière technique est ROCm Hyperloom, que AMD définit comme un système autonome d’agents pour optimiser de bout en bout les charges d’inférence.
Son fonctionnement suit un cycle reconnaissable pour tout ingénieur en performance. Hyperloom établit d’abord une référence de performance de l’application, analyse la charge pour identifier les goulets d’étranglement, et étudie les modifications possibles. Puis, il peut ajuster la configuration de service, générer ou réécrire des kernels GPU, et enfin vérifier si ces changements produisent réellement une amélioration sans compromettre la justesse des résultats.
La différence réside dans le fait qu’une partie de ce processus peut être réalisée par un agent.
Hyperloom peut intervenir sur le code hébergé ainsi que sur les kernels GPU. Avec ROCm 10, sa compatibilité s’étend aux accélérateurs AMD Instinct et aux moteurs d’inférence tels que vLLM et SGLang. Les optimisations peuvent concerner HIP, Triton et FlyDSL.
AMD évoque spécialement des améliorations au niveau des kernels, de la gestion de la mémoire, du parallélisme et de la planification des charges.
Les chiffres fournis par la société sont impressionnants, mais doivent être replacés dans leur contexte.
AMD affirme avoir obtenu une amélioration moyenne de 3,3 fois en inférence en comparant ROCm 7.0 avec une configuration préliminaire de ROCm.AI basée sur ROCm 7.2.2 et différentes optimisations. Les tests ont été réalisés sur un serveur Supermicro équipé de huit GPU AMD Instinct MI355X utilisant les modèles GLM-5, Kimi-K2.5 et DeepSeek-R1-0528.
Il ne s’agit donc pas d’une simple comparaison entre ROCm 10 et ROCm 7 en configuration par défaut. AMD compare différentes versions avec des environnements intégrant noyaux, moteurs et réglages additionnels. La société prévient que les résultats peuvent varier selon la configuration, le logiciel, la version de vLLM, les drivers et autres optimisations.
Il en va de même pour le 2,4x annoncé pour l’entraînement. Les tests internes ont utilisé Megatron-LM sur une plateforme de huit GPU avec des modèles DeepSeek-V2-Lite, DeepSeek-V3-16B et Qwen3-30B-A3B.
Ces résultats sont intéressants pour illustrer le potentiel des optimisations logicielles, mais ne signifient pas que l’installation de ROCm 10 multipliera automatiquement par 3,3 la performance d’un GPU.
Claude Code, Codex et Cursor pourront exploiter des connaissances spécifiques à AMD
ROCm.AI inclut également AMD Skills, une des innovations les plus intéressantes pour le développement au quotidien.
AMD a développé des connaissances et des workflows spécifiques à sa plateforme, que des agents de programmation comme Claude Code, Codex et Cursor peuvent utiliser.
Plutôt que d’exiger d’un assistant générique qu’il découvre par lui-même comment diagnostiquer ou améliorer une application pour GPU Instinct, l’agent peut disposer de procédures éprouvées et validées par AMD.
Actuellement, la société divise ces capacités en trois groupes. Celles destinées au client couvrent l’IA locale et l’intégration d’applications ; celles traversant différentes couches logicielle incluent diagnostic, analyse et optimisation ; enfin, celles destinées aux serveurs concernent GPU Instinct et processeurs EPYC pour des tâches comme le serving, le profiling et l’analyse de performance.
Les Skills présentées lors d’Advancing AI 2026 sont maintenant accessibles via les marketplaces de Claude Code, Codex et Cursor, ainsi que dans un catalogue ouvert publié par AMD.
Cette évolution marque un changement intéressant dans les outils pour développeurs. La documentation traditionnelle reste nécessaire, mais des fabricants comme AMD commencent à préparer leurs plateformes pour que le user final aussi puisse devenir un agent d’IA.
ROCm CLI vise à simplifier une plateforme historiquement complexe
Le troisième composant est ROCm CLI, encore présenté comme une version d’évaluation.
Il s’agit d’une interface unifiée en ligne de commandes pour l’installation, la gestion, le diagnostic et l’exécution de charges d’IA sur du hardware AMD. Elle peut être utilisée directement par un utilisateur, un agent de programmation, ou intégrée dans des systèmes d’intégration continue.
Elle permet notamment d’inspecter le système, de gérer les environnements ROCm, de déployer des modèles, de réaliser des diagnostics, de mettre à jour des composants et de contrôler les runtimes.
Il permet aussi de gérer plusieurs versions de runtimes en parallèle, de les activer ou de les désactiver. Le CLI est disponible sous forme de binaire précompiled pour Linux et Windows, sans besoin d’une installation préalable de ROCm.
ROCm Console, anciennement appelée « dash », ajoute une surveillance en temps réel. Sur les systèmes compatibles avec Instinct, il est possible d’afficher l’utilisation du GPU, la mémoire HBM, la consommation électrique, l’activité des modèles et des métriques comme le nombre de tokens par watt.
Ainsi, AMD souhaite réduire l’un des obstacles historiques de sa plateforme : le décalage entre la possession d’un GPU compétitif et la capacité à faire fonctionner une application réelle en atteignant un bon rendement.
La compétition avec NVIDIA se joue aussi dans le logiciel
ROCm 10 arrive à un moment où la compétition entre AMD et NVIDIA ne se limite plus à une simple comparaison de TFLOPS, mémoire HBM ou bande passante.
NVIDIA a construit au fil des années un vaste écosystème autour de CUDA, intégrant bibliothèques, outils, et savoir-faire. Cette maturité facilite la transition vers la production, permettant à chercheurs, développeurs et entreprises de déployer une charge sans devoir constamment résoudre des problèmes de plateforme.
AMD doit réduire cette différence pour que ses accélérateurs Instinct soient aussi présents dans l’entraînement et l’inférence IA.
ROCm.AI propose une approche différente : utiliser l’intelligence artificielle pour réduire la complexité du savoir spécialisé nécessaire à l’exploitation du hardware.
La modularisation de ROCm Core SDK suit cette logique en réorganisant la plateforme et en intégrant des mises à jour dans les bibliothèques, compilateurs, outils, frameworks, modèles compatibles et support hardware.
Le résultat pourrait s’avérer particulièrement pertinent pour les data centers souhaitant adopter une seconde plateforme d’accélération en complément de NVIDIA. Le prix, les caractéristiques et la vitesse de mise en production comptent, mais aussi la rapidité avec laquelle une équipe peut mettre un modèle en production, corriger des erreurs et atteindre un bon rendement.
Si les agents peuvent prendre en charge une part croissante de cette charge de travail, la barrière à l’entrée pour une architecture alternative diminue.
AMD doit encore prouver dans quelle mesure Hyperloom pourra généraliser ses améliorations à une gamme beaucoup plus large de modèles, configurations et applications réels. Mais ROCm 10 indique clairement une direction : la prochaine étape dans la course aux plateformes IA sera aussi de déterminer quelle architecture est la plus simple à programmer et à optimiser avec l’aide d’agents.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que AMD ROCm 10 ?
ROCm 10 est la nouvelle génération de la plateforme logicielle d’AMD pour le calcul accéléré et l’intelligence artificielle. Elle comprend des améliorations du SDK, des bibliothèques, des compilateurs, des outils, des frameworks, ainsi que du support de modèles et de hardware.
Qu’est-ce que ROCm.AI ?
ROCm.AI est une plateforme de développement axée sur l’IA, combinant AMD Skills, ROCm CLI et Hyperloom. Son objectif est de simplifier l’exécution, le diagnostic et l’optimisation des charges sur le hardware AMD grâce à des agents d’intelligence artificielle.
ROCm 10 rend-il les GPU AMD 3,3 fois plus rapides ?
Pas de manière générale. AMD a obtenu une amélioration moyenne de 3,3 fois en inférence lors de tests internes précis avec huit GPU Instinct MI355X, différents modèles et diverses optimisations logicielles. Le résultat dépend de la charge, de la configuration, des moteurs d’inférence, des pilotes et d’autres composants.
Quels assistants de programmation fonctionnent avec AMD Skills ?
AMD cite actuellement Claude Code, Codex et Cursor parmi les outils compatibles avec ses Skills. Le catalogue complet est également accessible publiquement sur GitHub.
Source : newsroom.amd