AMD ROCm: A Plataforma Aberta de Computação GPU para IA e HPC

AMD ROCm é uma plataforma de software projetada para computação em GPUs e aceleradores AMD, sendo amplamente utilizada em inteligência artificial, aprendizado de máquina, cálculos científicos e outros cenários em que é vantajoso transferir a carga de trabalho do processador central para a GPU. Seu papel é comparável ao da NVIDIA CUDA, pois ambas conectam hardware a bibliotecas, frameworks e aplicativos, permitindo que desenvolvedores aproveitem milhares de núcleos de processamento paralelos. No entanto, a CUDA chegou primeiro ao mercado e tornou-se o padrão de fato para uma vasta gama de softwares profissionais e de IA.

O que é AMD ROCm e por que a plataforma é importante

A ROCm consiste em um conjunto de componentes de software que permite que aplicativos explorem o poder computacional das GPUs AMD. Isso inclui ferramentas de desenvolvimento, compiladores, bibliotecas, soluções de otimização e outros elementos essenciais para executar tarefas computacionais em processadores gráficos.

Enquanto o driver gráfico convencional serve para a comunicação entre o sistema operacional, aplicativos e a placa de vídeo (exibindo imagens, rodando APIs gráficas e jogos), a ROCm tem outro objetivo: transformar a GPU em um processador paralelo universal para computação acelerada.

Essa abordagem é especialmente relevante para tarefas que envolvem grande volume de operações matemáticas similares, como o treinamento e a execução de redes neurais, processamento de grandes volumes de dados, simulações físicas e cálculos científicos de alto desempenho.

GPUs modernas possuem centenas ou milhares de núcleos capazes de executar múltiplas operações simultaneamente. Já as CPUs contam com menos núcleos, porém mais versáteis. Por isso, delegar tarefas adequadas para a GPU pode aumentar drasticamente o desempenho.

No entanto, não basta que um programa simplesmente tente usar a GPU. É necessário um layer de software que permita gerenciar o acesso à placa, distribuir tarefas, lidar com a memória e utilizar bibliotecas matemáticas otimizadas. É esse papel que a ROCm exerce no ecossistema AMD.

A relevância da ROCm cresceu de forma especial com o avanço da inteligência artificial. As redes neurais modernas exigem uma grande quantidade de operações matriciais e tensoriais, tornando as GPUs e aceleradores especializados a base da infraestrutura para modelos de larga escala.

A AMD usa a ROCm como o núcleo de software para seus aceleradores profissionais Instinct, voltados para data centers, HPC e IA, além de oferecer suporte para algumas GPUs Radeon de consumo e profissionais. A compatibilidade, porém, varia conforme geração da placa, sistema operacional e versão da plataforma.

Portanto, a ROCm não é um simples programa para rodar redes neurais nem um driver de vídeo. Trata-se de um ecossistema completo de computação, projetado para tornar GPUs AMD uma plataforma robusta para desenvolvedores e competir com a infraestrutura da NVIDIA.

Como funciona o ROCm e a estrutura do ecossistema AMD

O ROCm opera como uma camada intermediária entre o aplicativo e a GPU AMD. O desenvolvedor escreve código - ou utiliza frameworks prontos - e os componentes da plataforma cuidam da compilação, execução das tarefas no GPU, gerenciamento de memória, sincronização e acesso a operações matemáticas otimizadas. O ecossistema também inclui profilers e depuradores para otimização de desempenho.

HIP e a programação para GPU

Um dos principais componentes do ROCm é o HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability), uma interface e linguagem baseada em C++ para criar aplicações aceleradas por GPU. O código é dividido em duas partes: uma executada pela CPU (gerenciando dados) e outra rodando diretamente na GPU (realizando computações paralelas).

Por exemplo, a CPU pode preparar um array de dados, enviá-lo à memória da placa e lançar um kernel de cálculo. Então, milhares de threads na GPU processam simultaneamente diferentes partes deste array - ideal para operações matriciais, processamento de imagens, simulações e redes neurais.

O HIP também facilita a portabilidade de softwares originalmente desenvolvidos para CUDA. Seu modelo e sintaxe são semelhantes, e a AMD oferece a ferramenta HIPIFY para converter automaticamente parte das chamadas da API CUDA para HIP.

No entanto, a conversão automática não garante que todo aplicativo CUDA funcione imediatamente em uma GPU AMD. Projetos complexos podem depender de bibliotecas específicas da NVIDIA, particularidades arquiteturais ou otimizações. Após a migração, ajustes manuais e reotimizações são frequentemente necessários.

Bibliotecas e ferramentas do ROCm

Raramente os desenvolvedores implementam todas as operações matemáticas do zero. O ROCm fornece bibliotecas de alta performance, como a rocBLAS para álgebra linear, otimizadas para GPUs AMD. Existem bibliotecas para transformações, operações matriciais, comunicação entre múltiplos aceleradores e tarefas de aprendizado profundo, permitindo que programas utilizem funções otimizadas sem reescrever algoritmos complexos.

O desempenho da plataforma não depende apenas do hardware, mas também da eficiência das bibliotecas. Se uma operação popular é mal otimizada, até mesmo o acelerador mais poderoso pode ser subutilizado.

O ROCm inclui ainda ferramentas para compilação, profiling e debugging, como compiladores baseados em LLVM/Clang, o profiler rocprofv3 e o depurador rocgdb.

Suporte a PyTorch e outros frameworks de IA

Para a adoção do ROCm, o suporte ao ecossistema de IA é mais importante do que a capacidade de escrever código de baixo nível. A maioria dos especialistas em aprendizado de máquina utiliza frameworks como PyTorch ou JAX em vez de programar diretamente em HIP.

O ROCm se integra a esses frameworks, permitindo que eles executem tarefas em GPUs AMD compatíveis. A AMD oferece suporte oficial ao PyTorch, usando componentes otimizados do ROCm, como o MIOpen e bibliotecas de comunicação entre aceleradores.

Para usuários, isso significa que geralmente não é preciso reescrever todo o código ao migrar de NVIDIA para AMD. As diferenças técnicas ficam restritas a níveis mais baixos do stack, mas, quanto maior e mais especializado o projeto, maior o esforço necessário para migrar.

Por isso, a disputa entre ROCm e CUDA é, em grande parte, uma competição de ecossistemas. Ter uma GPU rápida é importante, mas para desenvolvedores também conta a facilidade de rodar código existente, o acesso a bibliotecas e a qualidade das otimizações.

Quais placas AMD são compatíveis com ROCm

A compatibilidade da ROCm depende de uma combinação de GPU, versão da plataforma, driver e sistema operacional. Duas placas de gerações próximas podem ter status diferentes de suporte.

A ROCm é direcionada principalmente aos aceleradores de servidor AMD Instinct. Na matriz de compatibilidade da ROCm 10.0 estão as famílias MI350, MI300, MI200 e MI100, muito usadas em data centers e HPC para IA e cálculos científicos.

Essa prioridade faz sentido, pois a ROCm é o pilar da plataforma de IA profissional da AMD e concorrente direta da CUDA nesse segmento. Os novos Instinct costumam receber suporte mais completo ao stack de software e ferramentas.

No entanto, a ROCm também suporta placas de consumo, como Radeon RX 9000 e RX 7000, profissionais como Radeon PRO W7000 e W6000, Radeon AI PRO R9000 e outras. Isso permite utilizar ROCm em workstations para experimentos de machine learning, desenvolvimento de aplicativos GPU ou outras tarefas computacionais avançadas.

Contudo, ter uma placa Radeon não garante suporte oficial. A AMD destaca: se a GPU não estiver na tabela oficial, ela não é considerada suportada para aquela configuração da ROCm. Para equipamentos não listados, podem existir alternativas experimentais ou mantidas pela comunidade, como o projeto TheRock, mas não são recomendadas para produção.

Outro fator crítico é o sistema operacional. A ROCm tradicionalmente teve suporte mais abrangente no Linux, mas atualmente também está disponível para Windows em algumas Radeon e outros dispositivos. A matriz de compatibilidade da ROCm 10.0 inclui Ubuntu, RHEL, Windows e, em alguns casos, WSL2.

A versão do driver também é fundamental. O ROCm engloba drivers de kernel, bibliotecas de usuário, firmware e o próprio ambiente de software, sendo necessário combinar versões compatíveis. Instalar uma versão aleatória da ROCm sobre um driver antigo pode causar falhas ou perda de funcionalidades.

Recomenda-se sempre verificar toda a configuração - GPU, sistema operacional, driver e versão da ROCm - antes de instalar. Nos servidores, a situação é mais estável, pois os Instinct são criados para computação e a ROCm é sua base principal. Já no desktop com Radeon, a lista de compatibilidade é mais restrita.

ROCm versus CUDA: principais diferenças

ROCm e CUDA buscam o mesmo objetivo: possibilitar o uso das GPUs para computação paralela além dos gráficos. Mas há diferenças importantes em maturidade do ecossistema, quantidade de ferramentas prontas, compatibilidade de software e dependência do fornecedor.

Ecossistema e volume de software disponível

O grande trunfo da CUDA está no seu vasto ecossistema, desenvolvido ao longo de muitos anos. A NVIDIA oferece um conjunto robusto de bibliotecas especializadas, como cuBLAS (álgebra linear), cuFFT (transformadas rápidas de Fourier), cuSPARSE (matrizes esparsas), NCCL (comunicação entre GPUs), além de ferramentas de profiling e muitos softwares de terceiros.

Isso cria uma vantagem acumulada: se um projeto depende de uma biblioteca ou extensão exclusiva da CUDA, migrar para AMD exige buscar alternativas, modificar código ou até implementar funções do zero.

Por isso, o domínio da NVIDIA vai além das especificações das placas. Conheça mais sobre esse aspecto no artigo CUDA: por que a plataforma da NVIDIA dominou a inteligência artificial.

A ROCm está diminuindo essa distância. A AMD investe em bibliotecas próprias, ferramentas de profiling, suporte a frameworks populares de IA e posiciona sua plataforma como uma pilha aberta, adaptável a diferentes ambientes de computação.

Compatibilidade e facilidade de desenvolvimento

O HIP é uma das maiores forças da ROCm. Sua interface, similar à CUDA, facilita a migração de aplicativos para GPUs AMD. O HIPIFY automatiza boa parte da conversão de APIs.

No entanto, a compatibilidade não é total. Funções sem equivalente em HIP, particularidades de arquitetura NVIDIA ou dependências exclusivas de bibliotecas podem exigir adaptações manuais.

Em novos projetos, evitar dependências específicas de um fornecedor facilita a criação de código multiplataforma. Quanto maior a dependência do ecossistema CUDA, mais trabalhoso e caro se torna migrar para AMD.

Desempenho da ROCm versus CUDA

Não é correto afirmar que ROCm seja inerentemente mais lenta ou mais rápida que CUDA. O desempenho final depende do acelerador, biblioteca, tipo de cálculo, tamanho do problema e nível de otimização.

Uma rede neural pode rodar muito bem em uma Instinct, enquanto outra depende fortemente das otimizações exclusivas da CUDA. O mesmo vale para HPC: a performance resulta não só da potência teórica da GPU, mas da velocidade de memória, comunicação entre aceleradores e eficiência do software.

Portanto, a comparação deve ser feita em tarefas específicas: tempo de treino de um modelo, uso de memória, escalabilidade em múltiplas GPUs e custo total de propriedade.

Abertura da ROCm e ecossistema fechado da CUDA

Uma diferença fundamental está na filosofia de desenvolvimento. A AMD posiciona a ROCm como uma pilha de software aberta, com muitos componentes em código aberto e passíveis de modificação.

A CUDA, por outro lado, é uma plataforma proprietária da NVIDIA, profundamente integrada ao seu hardware. Isso permite otimizações profundas, mas aumenta a dependência de um único fornecedor.

Para grandes empresas e provedores de nuvem, a abertura da ROCm representa liberdade de escolha e redução de risco de dependência. Mas código aberto não é garantia de sucesso: estabilidade, documentação e maturidade das ferramentas ainda pesam na decisão.

A ROCm pode se tornar uma alternativa real à NVIDIA CUDA?

A ROCm já superou o estágio experimental e tornou-se uma plataforma robusta para computação em GPU, aprendizado de máquina e HPC. Em agosto de 2026, a AMD lançou o ROCm 10, ampliando o suporte a frameworks de IA, ferramentas de desenvolvimento e aceleradores servidores. A plataforma é usada com os Instinct MI300 e MI350, e a AMD está expandindo o suporte para Radeon e Ryzen AI.

O principal impulso por trás da ROCm é o desejo do mercado por uma alternativa completa ao ecossistema NVIDIA. Para provedores de nuvem, desenvolvedores de IA e data centers, depender de um só fornecedor limita opções de hardware, preços e configurações. Uma plataforma AMD competitiva permite distribuir workloads entre diferentes arquiteturas.

Os aceleradores Instinct são especialmente estratégicos: por exemplo, a série MI350 é voltada para IA e HPC, equipada com até 288 GB de HBM3E com largura de banda de até 8 TB/s. A AMD desenvolve simultaneamente a ROCm como base de software para esses sistemas, garantindo suporte a frameworks e modelos populares de IA.

A memória de alta largura de banda tornou-se elemento-chave dos aceleradores modernos. Entenda por que sua capacidade é crucial para grandes redes neurais no artigo HBM4: revolução da memória para IA e supercomputação.

O maior obstáculo da ROCm não está no hardware AMD, mas no volume de softwares, bibliotecas e workflows construídos em torno da CUDA. Muitas organizações continuam usando NVIDIA porque sua infraestrutura já está otimizada para CUDA.

A AMD busca reduzir essa barreira. No ROCm 10, a empresa priorizou facilidade de instalação, SDK modular, ferramentas de profiling e otimização de cargas de IA. O suporte cobre PyTorch, TensorFlow, JAX, vLLM, SGLang, DeepSpeed e outros componentes essenciais da IA moderna.

Assim, para novos projetos, o cenário está mudando. Se as bibliotecas e modelos necessários funcionam bem com ROCm, a AMD já pode ser uma alternativa viável, principalmente onde custo, capacidade de memória ou evitar dependência de fornecedor são fatores decisivos.

A ROCm também se torna relevante para IA local, com expansão para Radeon RX 9000, RX 7000 e plataformas Ryzen AI, além de suporte simultâneo para Linux e Windows. Não significa que qualquer desktop com Radeon terá experiência idêntica à CUDA, mas a diferença está diminuindo.

Substituir completamente a CUDA será difícil no curto prazo. A NVIDIA tem vasta base instalada e legado de software, enquanto muitos desenvolvedores se acostumaram com suas ferramentas e documentação.

O cenário mais plausível é o de coexistência: a CUDA mantém a liderança, mas a ROCm se consolida como segunda opção robusta para IA e HPC, sobretudo onde a flexibilidade de escolha de hardware faz diferença.

Para chegar mais perto da CUDA, a AMD precisa ampliar compatibilidade, minimizar problemas na migração de apps e garantir suporte rápido a novos modelos e bibliotecas. Só quando o desenvolvedor não se importar se roda em NVIDIA ou AMD Instinct, a ROCm será uma verdadeira alternativa em escala e recursos.

Conclusão

A AMD ROCm evoluiu de ferramenta de nicho para uma plataforma completa de computação em GPU, aprendizado de máquina e HPC. Ela integra HIP, bibliotecas especializadas, ferramentas de desenvolvimento e suporte a frameworks de IA, tendo como foco principal os aceleradores AMD Instinct e sistemas servidores para inteligência artificial.

O maior diferencial da NVIDIA CUDA não está só no desempenho das GPUs, mas na maturidade de seu ecossistema. Ao longo dos anos, surgiram inúmeras bibliotecas, extensões, ferramentas e projetos em torno da CUDA, tornando muitos desenvolvedores dependentes dela mesmo quando já existem alternativas de hardware.

A ROCm está, aos poucos, reduzindo essa diferença com melhor suporte ao PyTorch e outros frameworks, aumento da lista de GPUs compatíveis e mecanismos para facilitar a migração de código via HIP. Para novos projetos não atrelados a bibliotecas CUDA específicas, a AMD já pode ser uma escolha prática.

No entanto, a ROCm ainda não substitui totalmente a CUDA. Se o projeto depende fortemente do ecossistema NVIDIA, a migração requer adaptações e otimizações extras. Mas, quando a flexibilidade de fornecedor, custo, memória ou uso de AMD Instinct são relevantes, a ROCm já se configura como alternativa real.

Portanto, a escolha entre ROCm e CUDA deve ser baseada na tarefa específica. Se as bibliotecas, modelos e GPUs desejados são oficialmente suportados pela ROCm, migrar para AMD pode ser justificável. Já projetos construídos em torno da CUDA e seus componentes especializados ainda encontram na NVIDIA uma escolha mais prática e previsível.