挑战CUDA还需努力，AMD最新的ROCm 6.4版本仍未支持RDNA 4

AMD发布了ROCm 6.4版本，带来包括框架增强、更广泛的OS支持以及对多个性能和分析工具的改进。然而，它仍然缺乏对RDNA 4 GPU的支持，这可能会阻碍开发者转向AMD的最新架构。

ROCm是AMD的开源GPU编程平台，与Nvidia的CUDA生态系统竞争，用于为高性能计算（HPC）和人工智能（AI）应用提供动力。当RDNA 4上个月上市时，大家就期待ROCm能够第一时间实现兼容，AMD的AI软件副总裁也曾暗示过这一点。ROCm主要专注于AMD的MI Instinct加速器及其专业级Radeon Pro系列，但对消费级Radeon GPU的支持也在逐渐增加，只是速度没有CUDA那么快。

RDNA 4带来了一些架构改进，例如每个周期的FP16操作数量翻倍，INT4操作增加了8倍。此外，通过支持FP8，RDNA 4的性能可以比RDNA3的FP16能力提高8倍。没有官方的ROCm支持，这些改进实际上处于闲置状态。而且，讽刺的是，首次提到Navi 48（为RX 9070系列提供动力的GPU）可以追溯到去年的一个ROCm补丁。 

尽管如此，AMD在ROCm 6.4中做了很多改进：

支持CPX模式与NPS4内存模式。

支持PyTorch 2.6和2.5。

支持VP9，通过rocDecode/rocPyDecode实现。

对ROCm计算分析器进行了多项改进。

支持Oracle Linux 9和Radeon PRO W7800 GPU。

尽管AMD最近努力挑战CUDA的护城河，但其硬件支持始终落后于Nvidia。ROCm对消费级Radeon GPU在Windows上的支持始于2022年，现在几乎涵盖了RDNA 2和RDNA 3系列的所有GPU（不包括RX 7650 GRE和RX 7900 GRE），但不包括RX 6600到RX 6750 XT范围的HIP SDK支持。Linux方面的情况更加严峻，只兼容4款Radeon GPU。 

不过，也有好消息，现在可以在AMD的Strix Halo系列APU上使用ROCm，这些APU最多配备128GB内存，非常适合用于移动设备上的AI和HPC工作负载。AMD通常每月发布一次ROCm更新，因此我们可能会在下一个版本中看到对RDNA 4的支持。然而，这种不一致性可能会使开发者倾向于Nvidia，后者提供了更好且更可预测的兼容性。