Instinct

前言 不知道說到 GPU，大家腦海裡第一個浮現的是否都是 NVIDIA？ 對我來說，一提到 GPU 我第一個想到的是 AMD，從國中第一次自己組電腦到現在，我一直都是使用 AMD GPU，從最開始只有 4GB VRAM 的 RX 570，到第一代 RDNA 架構的 RX 5700 XT，再到現在基於 RDNA 4 架構的 RX 9070 XT，每一代在都陪伴了我多年。 目前的 GPU 市場因為 AI 的興起，還有我個人在學科學運算的原因，以下段落我會分成兩個部分來說明，第一部分是用在傳統圖形領域的 GPU，第二部分則是用在平行運算領域，可能完全沒有圖形管線的 GPGPU。 傳統圖形領域的 GPU NVIDIA 的技術封閉性相較於 AMD 的開放 我從最早第一次買 GPU 的時候就已經對 NVIDIA 感到不滿，不論是當時顯示器支援的 G-Sync 還是後來的 DLSS，NVIDIA 總是想透過封閉的技術來鎖定消費者，而 AMD 這邊幾乎總是端出開放標準的替代品，像是 Freesync 和早期的 FSR，雖然後期 FSR 4 因為需要透過神經網路來運算，考量到模型公開等於放棄底牌，所以才改成了封閉的技術，但至少在商業決策尚可接受時，AMD 都是以開放的方式來盡可能提供技術支援。 在驅動程式方面也一樣，應該很多人都知道 Linus 曾經說過的話：NVIDIA fuck you.，就是因為 NVIDIA 不願意讓社群有辦法參與程式的開發和改進。 反觀 AMD 的 GPU 驅動程式 Mesa 則是完全開放的，社群可以自由地參與開發和改進。 ...

ROCm 是什麼？ ROCm 全名 Radeon Open Compute Project，是 AMD 所主導的開放加速運算生態，透過 HIP 語言來撰寫 GPU 程式。 ROCm 最主要的目的是對標 NVIDIA CUDA 並提供開放的生態、同價位下更高規格，或是同規格更便宜的產品，透過更高的可自訂性和性價比讓不論是國家計劃還是大小企業甚至個人使用者都可能成為客戶。 ROCm 的現狀 許多國家級超級電腦都使用 AMD Instinct 系列 GPU 來建，例如美國的 El Capitan 和澳洲的 Pawsey Supercomputing Research Centre，近期也收到許多超大訂單如 Meta 的 1GW 採購案。 在 2025 年 6 月最新的 TOP500 榜單，其中排名第一的 El Capitan 和第二的 Frontier 都是以 AMD Instinct GPU 加速，跑在 ROCm 生態上。 我和 ROCm 這篇文大概可以算是整個大三生活的重心統整了，我幾乎投入了過半時間研究 ROCm 從頂層策略到底層行爲。 我在自己的 RX 9070 XT 上透過 ROCm Docker container 成功跑起 ComfyUI，平常跑跑 LLM inference 和一些科學運算也都很穩。 ...