AMD於2026年8月31日正式釋出ROCm 10，並宣佈其AI原生軟體體驗ROCm.AI全面可用（Generally Available）。這一發布恰逢ROCm軟體棧問世十週年，標誌著AMD在AI軟體生態上的重要里程碑。ROCm.AI首次在今年的Advancing AI 2026大會上亮相，旨在通過AI驅動的最佳化，加速AMD硬體上的開發速度與效能表現。
ROCm.AI整合了三大核心開發者體驗：AMD Skills、ROCm CLI和AMD Hyperloom。這些元件將AMD的專業知識和代理式工作流（agentic workflows）引入開發者已使用的工具中，使創新能夠跟上AI發展的步伐。據AMD稱，通過AI驅動的核心、記憶體管理和排程最佳化，配置了ROCm.AI的系統在相同硬體上，相比ROCm 7平均可實現3.3倍的推理效能提升和2.4倍的訓練效能提升。
Hyperloom是ROCm.AI的關鍵元件，一個自主代理系統，用於最佳化端到端推理工作負載，涵蓋主機程式碼和GPU核心。它能夠分析工作負載、識別瓶頸、探索最佳化選項、實施針對性更改、基準測試結果，並驗證效能和正確性。在ROCm 10中，Hyperloom擴充套件了對AMD Instinct GPU的支援，並支援vLLM和SGLang。開發者可以針對HIP、Triton和FlyDSL進行最佳化，並獲得描述建議程式碼更改及預期效能提升的報告。Hyperloom可通過獨立工作流和AMD Skills使用，為開發者提供多種將代理式最佳化整合到開發流程中的方式。
AMD Skills將精選的AMD知識和經過驗證的工作流引入受支援的AI編碼代理，如Claude Code、Cursor和Codex，使開發者在現有工具中獲得AMD特定的指導。在ROCm 10中，AMD Skills目錄擴充套件至三個領域：面向本地AI和應用整合的客戶端原生工作流；用於診斷、路由、回放分析和最佳化的跨棧工作流；以及面向AMD Instinct GPU和AMD EPYC處理器的伺服器原生工作流，包括服務、效能分析和效能剖析。在Advancing AI上預覽的技能現已通過Claude Code、Codex和Cursor市場以及GitHub上的開放目錄提供。每個釋出的技能在釋出前都經過結構和行為測試，以確保工作流的一致性和可靠性。
ROCm CLI作為ROCm.AI的技術預覽元件，提供了一個穩定、統一的命令列介面，用於在AMD硬體上設定、管理和執行AI工作負載。開發者可以在手動、AI編碼代理或持續整合環境中使用相同的工作流。通過單一介面，他們可以檢查系統、安裝和管理ROCm環境、服務模型、執行診斷、更新元件以及控制執行時。CLI支援Windows和Linux，作為預構建二進位制檔案提供，不需要現有ROCm安裝。它提供受管理的ROCm環境，支援多個並排執行時（包括執行時啟用和回滾），以及整合的模型服務和引擎管理。目前介面卡支援在部分AMD客戶端系統上的Lemonade和用於AMD Instinct GPU服務的vLLM。隨CLI附帶的ROCm Console（原“dash”）提供系統狀態和工作負載活動的即時檢視，開發者可以監控ROCm執行時健康、模型服務、GPU利用率和基準遙測，包括高頻寬記憶體（HBM）使用、功耗和每瓦令牌數等指標。作為技術預覽，ROCm CLI從ROCm 7.13軟體開始提供跨版本體驗，ROCm 10的官方支援即將推出。
這些開發者體驗構建在更廣泛的ROCm 10軟體棧之上，包括ROCm Core SDK，為跨AMD平台構建和執行AI工作負載提供了更模組化的基礎。ROCm 10還包含對庫、編譯器、框架、工具、模型支援、效能和硬體平台的更新。
此次釋出正值AI加速計算市場競爭加劇之際，輝達的CUDA生態長期佔據主導。AMD通過推出ROCm 10和ROCm.AI，旨在降低開發者門檻，提升軟體棧的易用性和效能，從而吸引更多AI工作負載遷移至AMD平台。對於AI基礎設施投資者而言，AMD軟體生態的成熟度是評估其長期競爭力的關鍵因素，可能影響其在AI晶片市場的份額和增長潛力。