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AMD presenta ROCm.ai, una plataforma que incorpora inteligencia artificial al desarrollo sobre GPU

AMD presentó ROCm.ai durante Advancing AI 2026, una nueva plataforma de software que busca simplificar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial sobre hardware AMD mediante el uso de asistentes impulsados por IA. La iniciativa amplía el ecosistema ROCm incorporando herramientas que automatizan tareas de instalación, configuración, optimización y despliegue de modelos.

ROCm.ai reúne tres componentes principales. El primero es ROCm CLI, una nueva interfaz de línea de comandos que permite instalar, validar, actualizar y administrar cargas de trabajo de IA desde un único entorno.

A ello se suma AMD Skills, que integra conocimientos desarrollados por AMD directamente en asistentes como Claude, Codex, Cursor y Gemini, entregando recomendaciones específicas para instalar, migrar, depurar y optimizar aplicaciones sobre la plataforma ROCm.

El tercer componente es Hyperloom, una herramienta basada en IA capaz de analizar automáticamente cargas de inferencia, detectar cuellos de botella, optimizar kernels de GPU y validar las mejoras obtenidas sin intervención manual.

Más rendimiento sin cambiar el hardware

Además de asistir a los desarrolladores, ROCm.ai utiliza inteligencia artificial para optimizar el propio stack de software de AMD, mejorando aspectos como la paralelización, la administración de memoria y la planificación de tareas.

Según AMD, estas optimizaciones permiten obtener un aumento promedio de 3,3 veces en rendimiento de inferencia y 2,4 veces en entrenamiento frente a ROCm 7, utilizando la misma plataforma de hardware.

Un ecosistema abierto

AMD destacó que actualmente más de 3 millones de modelos disponibles en Hugging Face pueden ejecutarse sobre su plataforma y que ROCm cuenta con soporte para frameworks como PyTorch, TensorFlow, JAX, vLLM y SGLang, reforzando su estrategia basada en software abierto.

La compañía confirmó que ROCm.ai estará disponible a partir de agosto de 2026, con el objetivo de facilitar el desarrollo de aplicaciones de IA y reducir el tiempo necesario para llevar nuevos modelos desde la etapa de desarrollo hasta producción.

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