AMD于2026年8月31日正式发布ROCm 10，并宣布其AI原生软件体验ROCm.AI全面可用（Generally Available）。这一发布恰逢ROCm软件栈问世十周年，标志着AMD在AI软件生态上的重要里程碑。ROCm.AI首次在今年的Advancing AI 2026大会上亮相，旨在通过AI驱动的优化，加速AMD硬件上的开发速度与性能表现。
ROCm.AI整合了三大核心开发者体验：AMD Skills、ROCm CLI和AMD Hyperloom。这些组件将AMD的专业知识和代理式工作流（agentic workflows）引入开发者已使用的工具中，使创新能够跟上AI发展的步伐。据AMD称，通过AI驱动的内核、内存管理和调度优化，配置了ROCm.AI的系统在相同硬件上，相比ROCm 7平均可实现3.3倍的推理性能提升和2.4倍的训练性能提升。
Hyperloom是ROCm.AI的关键组件，一个自主代理系统，用于优化端到端推理工作负载，涵盖主机代码和GPU内核。它能够分析工作负载、识别瓶颈、探索优化选项、实施针对性更改、基准测试结果，并验证性能和正确性。在ROCm 10中，Hyperloom扩展了对AMD Instinct GPU的支持，并支持vLLM和SGLang。开发者可以针对HIP、Triton和FlyDSL进行优化，并获得描述建议代码更改及预期性能提升的报告。Hyperloom可通过独立工作流和AMD Skills使用，为开发者提供多种将代理式优化集成到开发流程中的方式。
AMD Skills将精选的AMD知识和经过验证的工作流引入受支持的AI编码代理，如Claude Code、Cursor和Codex，使开发者在现有工具中获得AMD特定的指导。在ROCm 10中，AMD Skills目录扩展至三个领域：面向本地AI和应用集成的客户端原生工作流；用于诊断、路由、回放分析和优化的跨栈工作流；以及面向AMD Instinct GPU和AMD EPYC处理器的服务器原生工作流，包括服务、性能分析和性能剖析。在Advancing AI上预览的技能现已通过Claude Code、Codex和Cursor市场以及GitHub上的开放目录提供。每个发布的技能在发布前都经过结构和行为测试，以确保工作流的一致性和可靠性。
ROCm CLI作为ROCm.AI的技术预览组件，提供了一个稳定、统一的命令行界面，用于在AMD硬件上设置、管理和运行AI工作负载。开发者可以在手动、AI编码代理或持续集成环境中使用相同的工作流。通过单一界面，他们可以检查系统、安装和管理ROCm环境、服务模型、运行诊断、更新组件以及控制运行时。CLI支持Windows和Linux，作为预构建二进制文件提供，不需要现有ROCm安装。它提供受管理的ROCm环境，支持多个并排运行时（包括运行时激活和回滚），以及集成的模型服务和引擎管理。目前适配器支持在部分AMD客户端系统上的Lemonade和用于AMD Instinct GPU服务的vLLM。随CLI附带的ROCm Console（原“dash”）提供系统状态和工作负载活动的实时视图，开发者可以监控ROCm运行时健康、模型服务、GPU利用率和基准遥测，包括高带宽内存（HBM）使用、功耗和每瓦令牌数等指标。作为技术预览，ROCm CLI从ROCm 7.13软件开始提供跨版本体验，ROCm 10的官方支持即将推出。
这些开发者体验构建在更广泛的ROCm 10软件栈之上，包括ROCm Core SDK，为跨AMD平台构建和运行AI工作负载提供了更模块化的基础。ROCm 10还包含对库、编译器、框架、工具、模型支持、性能和硬件平台的更新。
此次发布正值AI加速计算市场竞争加剧之际，英伟达的CUDA生态长期占据主导。AMD通过推出ROCm 10和ROCm.AI，旨在降低开发者门槛，提升软件栈的易用性和性能，从而吸引更多AI工作负载迁移至AMD平台。对于AI基础设施投资者而言，AMD软件生态的成熟度是评估其长期竞争力的关键因素，可能影响其在AI芯片市场的份额和增长潜力。