AMD 指出，AI 软件开发正加速向智能体（Agent）驱动模式转型，开发者日益依赖 AI 编程助手和自然语言处理技术来构建及部署应用。Rocm.ai 旨在降低 Rocm 平台的使用门槛，特别是通过其内置的 "AMD Skills" 功能，大幅减少开发者在配置过程中检索文档的需求。
AMD 人工智能部门高级副总裁 Vamsi Boppana 表示，Rocm.ai 的核心理念是让开发者通过 Cursor、Claude 或 Codex 等常用 AI 编程智能体，直接接入 AI 生态系统。这些智能体经 Rocm.ai 赋能后，能够深入理解 AMD 平台与 Rocm 架构，从而协助开发者高效构建和优化工作负载。" 我们正将这些流行的编码智能体转化为 Rocm 的超级用户，"Boppana 称，" 开发者只需描述工作负载及性能目标，智能体即可协助实现。"
三大核心组件解析
Rocm.ai 由 Rocm CLI、AMD Skills 和 Hyperloom 三大核心部分组成。
Hyperloom 是一个 AI 辅助优化系统，负责分析工作负载、选择配置、挑选内核并调整并行化策略，以逼近既定性能目标。Boppana 透露，一位资深开发人员曾利用 Hyperloom 处理并优化了 14,000 个模型套件，获得了极具价值的见解，这在传统开发模式下即便拥有庞大团队也难以想象。
Rocm CLI 则为 AMD 平台上的 AI 工作负载提供统一的命令行界面，涵盖安装、验证、维护、更新及故障排查全流程。AMD Skills 则将 AMD 的专业知识库集成至 Claude、Cursor 和 Codex 等主流编程助手中。
Boppana 举例说明，若开发者需在 MI355 上针对 PLLM 优化 Vmax，传统方式涉及复杂的模型配方、环境变量设置及内核调优。而在 Rocm.ai 支持下，开发者仅需输入指令，后台智能体便会自动执行专家级操作：获取最佳配方、运行分析、创建并测试大量内核与运行时配置，通过不断迭代逼近目标。
他强调，AI 正在彻底改变开发体验，开发者无需再手动推导模型架构、内核选择及机架级部署细节。Rocm.ai 预计将于 2026 年 8 月正式可用。
【星途科讯 图文丨王宇洲 首发于 ZAKER 科技，转载请注明出处】
