El crecimiento de las cargas de trabajo de inteligencia artificial —tanto en escala como en complejidad— continúa acelerándose, al igual que las exigencias en rendimiento y facilidad de implementación. Con la llegada de ROCm 6.4, AMD da un paso firme hacia adelante, ofreciendo a desarrolladores e instituciones herramientas más potentes y flexibles para construir soluciones de IA y computación de alto rendimiento (HPC) usando GPUs AMD Instinct™. Esta versión amplía la compatibilidad con frameworks populares, añade contenedores preconfigurados y mejora la infraestructura modular, permitiendo a las organizaciones innovar más rápido, trabajar con mayor eficiencia y mantener un control total sobre sus plataformas de IA.
Ya sea que estés desarrollando modelos enormes, desplegando sistemas de inferencia distribuidos o gestionando entornos de GPU a gran escala, ROCm 6.4 facilita la transición hacia un rendimiento superior y una infraestructura más escalable.
A continuación, te mostramos cinco avances clave que esta versión trae para desarrolladores de IA, ingenieros de infraestructura y equipos de investigación.
1. Contenedores optimizados para entrenamiento e inferencia con AMD Instinct
Crear y mantener entornos personalizados para proyectos de IA puede ser un proceso complejo y lento. ROCm 6.4 introduce un conjunto de contenedores preconfigurados listos para ejecutar tareas de entrenamiento e inferencia en GPUs Instinct, eliminando la fricción habitual en el despliegue de modelos.
vLLM (Inferencia): ideal para inferencias de baja latencia en modelos de lenguaje, compatible desde el primer día con Gemma 3, Llama, Mistral, Cohere y más.
SGLang (Inferencia): pensado para DeepSeek R1 y flujos de trabajo con agentes inteligentes, soporta FP8, atención paralela y DeepGEMM para un rendimiento óptimo.
PyTorch (Entrenamiento): incluye versiones optimizadas de PyTorch para un entrenamiento más fluido de modelos como Llama 3.1 (8B/70B), Llama 2 y FLUX.1-dev.
Megatron-LM (Entrenamiento): una variante mejorada de Megatron-LM para el ecosistema ROCm, diseñada para modelos de gran escala como Llama 3.1, Llama 2 y DeepSeek-V2-Lite.
Estos contenedores simplifican la vida de quienes desarrollan, prueban o escalan modelos, reduciendo el tiempo de configuración y asegurando entornos coherentes para pruebas, desarrollo y producción.
2. Mejoras en PyTorch sobre ROCm: atención más rápida y eficiente
El entrenamiento de modelos LLM demanda altos niveles de procesamiento, y los cuellos de botella en los mecanismos de atención pueden limitar el rendimiento. ROCm 6.4 presenta optimizaciones en PyTorch que aceleran el entrenamiento y reducen el uso de memoria.
- Flex Attention: reduce los tiempos de entrenamiento y el uso de memoria significativamente en comparación con versiones anteriores.
- TopK: hasta 3 veces más rápido, mejorando la velocidad sin sacrificar calidad.
- Scaled Dot-Product Attention (SDPA): mejora la eficiencia de inferencia en modelos de largo contexto.
Estas mejoras ayudan a los investigadores a ejecutar más experimentos en menos tiempo, maximizando los recursos de hardware y acelerando el desarrollo de modelos.
3. Inferencia avanzada con vLLM y SGLang en GPUs Instinct
El reto de obtener inferencia rápida y confiable en modelos LLM sigue siendo prioritario. ROCm 6.4 aborda este desafío con versiones especialmente adaptadas de vLLM y SGLang que aprovechan al máximo las capacidades de Instinct.
- SGLang con DeepSeek R1: logró resultados récord en pruebas sobre Instinct MI300X.
- vLLM con Gemma 3: habilitado desde el día uno para un despliegue fluido en entornos reales.
Estas herramientas permiten implementar flujos de inferencia sin necesidad de ajustes complejos, manteniendo la estabilidad con actualizaciones frecuentes y soporte para los modelos más exigentes del momento.
4. Gestión eficiente de clústeres GPU con AMD GPU Operator
Mantener entornos Kubernetes con GPUs puede ser una tarea desafiante. ROCm 6.4 facilita esta tarea con AMD GPU Operator, que automatiza la configuración y mantenimiento de clústeres, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la supervisión.
Funciones destacadas:
- Actualizaciones automatizadas con cordón, drenaje y reinicio.
- Compatibilidad ampliada con Red Hat OpenShift 4.16–4.17 y Ubuntu 22.04/24.04.
- Monitorización en tiempo real mediante Prometheus para métricas de salud del sistema.
Esto mejora la fiabilidad de la infraestructura y permite un despliegue más ágil en entornos seguros y productivos.
5. Arquitectura modular con el nuevo driver para GPU Instinct
Las arquitecturas tradicionales de controladores suelen ralentizar los ciclos de actualización. ROCm 6.4 introduce una arquitectura modular que separa el controlador del núcleo del espacio de usuario, permitiendo una mayor flexibilidad.
Ventajas clave:
- Actualizaciones independientes de controladores y librerías.
- Compatibilidad extendida por 12 meses (el doble que antes).
- Mayor adaptabilidad para implementaciones en hardware físico, contenedores y entornos ISV.
Ideal para proveedores de nube, gobiernos y empresas con altos estándares de estabilidad y mantenimiento.
Extra: AITER — biblioteca para inferencia ultrarrápida
ROCm 6.4 también incluye AITER, un nuevo módulo para acelerar inferencias de forma automática sin necesidad de configuraciones manuales.
Resultados destacados:
- Decodificación hasta 17 veces más rápida.
- Mejora de 14 veces en atención multi-cabezal.
- Doble de rendimiento general en tareas LLM.
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