Modern AI iş yüklerinin ölçeği ve karmaşıklığı büyümeye devam ediyor. Performans ve kullanım kolaylığına dair beklentiler de aynı şekilde artıyor. ROCm 6.4, AMD Instinct™ GPU’ları üzerinde AI ve HPC alanında ileriye atılmış büyük bir adım. Önde gelen AI framework’leri için artan destek, optimize edilmiş container’lar ve modüler altyapı araçları ile ROCm yazılımı gün geçtikçe daha da güçleniyor. Bu sayede kullanıcılar daha hızlı yenilik yapabiliyor, daha verimli çalışabiliyor ve AI altyapıları üzerinde daha fazla kontrol sahibi olabiliyor.
İster çok düğümlü kümelerde inference dağıtıyor olun, ister milyarlarca parametreli modelleri eğitiyor olun, ister büyük GPU kümeleri yönetin, ROCm 6.4 yazılımı, AMD Instinct GPU’larla yüksek performansa ulaşmanın sorunsuz bir yolunu sunuyor.
Bu yazı, AI araştırmacıları, model geliştiriciler ve altyapı ekiplerinin sık karşılaştığı sorunları doğrudan hedef alan ROCm 6.4’teki beş temel yeniliğe odaklanıyor. Amaç, AI geliştirme sürecini hızlı, sade ve ölçeklenebilir hâle getirmek.
Eğitim ve Inference için ROCm Container’ları: Instinct GPU’larda Tak-Çalıştır AI
Eğitim ve inference için optimize edilmiş ortamları kurmak ve sürdürmek zaman alıyor, hatalara açık ve döngüleri yavaşlatıyor. ROCm 6.4, AMD Instinct GPU’ları için özel olarak tasarlanmış, çalışmaya hazır ve önceden optimize edilmiş container’lardan oluşan güçlü bir set sunuyor.
- vLLM (Inference Container) – Gemma 3 (day-0), Llama, Mistral, Cohere gibi açık modeller için tak-çalıştır destek sunuyor.
Gemma 3’ün Instinct GPUlarda Nasıl Çalıştırılır.
Diğer Linkler: Docker Container, Kullanım Kılavuzu, Performans Rakamları - SGLang (Inference Container) – DeepSeek R1 ve ajan temelli iş akışları için optimize edilmiş. DeepGEMM, FP8 desteği ve paralel multi-head attention içeriyor.
Kaynaklar: Docker Container, Kullanım Kılavuzu - PyTorch (Training Container) – Gelişmiş attention mekanizmaları destekli, performans ayarlı PyTorch sürümleri içeriyor. Llama 3.1 (8B, 70B), Llama 2 (70B) ve FLUX.1-dev destekli.
Kaynaklar: Docker Container, Kullanım Kılavuzu, Performans Rakamları, Performans Doğrulaması (Validation) - Megatron-LM (Training Container) – Llama 3.1, Llama 2, DeepSeek-V2-Lite modelleri için özelleştirilmiş ROCm tabanlı Megatron-LM fork’u.
Kaynaklar: Docker Container, Kullanım Kılavuzu, Performans Rakamları, Performance Doğrulaması (Validation)
Bu container’lar, AI araştırmacılarının yeni modelleri değerlendirmesini ve deneyler yapmasını hızlandırıyor. Model geliştiricileri, Llama 3.1, Gemma 3, DeepSeek gibi ileri düzey LLM‘ler için önceden ayarlanmış destekten faydalanabiliyor. Altyapı ekipleri için ise bu container’lar, geliştirme, test ve üretim ortamlarında tutarlı ve tekrarlanabilir dağıtımlar sağlıyor.
ROCm için PyTorch Büyük Güncelleme Aldı: Daha Hızlı Attention, Daha Hızlı Eğitim
Büyük dil modelleri eğitmek, hesaplama ve bellek sınırlarını zorluyor. Verimsiz attention mekanizmaları, darboğaza dönüşebiliyor. ROCm 6.4, PyTorch içinde ciddi performans artışları sunuyor: Flex Attention, TopK, Scaled Dot-Product Attention (SDPA) optimize edildi.
- Flex Attention: Özellikle gelişmiş attention kullanan LLM iş yüklerinde, eğitim süresi ve bellek kullanımı ciddi şekilde azalıyor.
- TopK: TopK işlemleri, 3 kata kadar daha hızlı çalışıyor.
- SDPA: Daha akıcı, uzun bağlamlı inference performansı sunuyor.
Bu geliştirmeler sayesinde eğitim süresi kısalıyor, bellek kullanımı azalıyor ve donanım daha verimli çalışıyor. ROCm PyTorch container’ında bu iyileştirmeler hazır şekilde geliyor.
Bu gelişmeler ROCm PyTorch Conteiner’ında direkt olacak mevcut. PyTorch ile ROCm için model eğitimi hakkında ayrıntılı bilgiye buradan ulaşabilirsiniz.
AMD Instinct GPU’larda SGLang ve vLLM ile Yeni Nesil Inference Performansı
Yeni modeller çıktıkça ve dağıtım beklentileri büyüdükçe, LLM inference düşük gecikme ve yüksek verimlilik gerektiriyor. ROCm 6.4, vLLM ve SGLang için özel olarak optimize edilmiş sürümlerle bu ihtiyaca yanıt veriyor. Grok, DeepSeek R1, Gemma 3, Llama 3.1 (8B, 70B, 405B) gibi önde gelen modeller destekleniyor.
- SGLang with DeepSeek R1: Instinct MI300X üzerinde rekor işlem verimliliği elde etti.
- vLLM with Gemma 3: Instinct GPU’larda ilk günden destek ile dağıtıma hazır.
Bu araçlar ile inference için full-stack ortam sağlanıyor. Geliştiricilere özel ve stabil container’lar sırasıyla haftalık ve iki haftada bir güncelleniyor.
AMD GPU Operator ile Instinct GPU Kümelerinde Sorunsuz Yönetim
Kubernetes kümelerinde GPU iş yüklerini yönetmek, sürücü güncellemeleri, kesintiler ve donanım takibi gibi sebeplerle zorlayıcı olabiliyor. ROCm 6.4, AMD GPU Operator ile tüm bu işlemleri otomatik hâle getiriyor: sürücü yönetimi, zamanlama ve telemetri artık kolaylaşıyor.
Yeni özellikler:
- Otomatik cordon, drain, reboot desteğiyle güncellemeler daha hızlı.
- Red Hat OpenShift 4.16–4.17 ve Ubuntu 22.04/24.04 için genişletilmiş destek.
- Prometheus tabanlı cihaz metrikleri ile anlık sağlık izleme.
GPU Operator hakkında daha fazla bilgi için buraya tıklayabilirsiniz.
Yeni Instinct GPU Driverı ile Yazılımda Modülerlik
Birbirine bağlı sürücü yapıları, güncelleme döngülerini yavaşlatıyor. ROCm 6.4, Instinct GPU Driver ile bunu çözüyor: çekirdek sürücü ile ROCm kullanıcı alanı ayrılıyor.
Avantajlar:
- Sürücü ve ROCm kitaplıkları bağımsız güncellenebiliyor.
- Uyumluluk süresi 6 aydan 12 aya çıktı.
- Fiziksel sistem, container ya da ISV uygulamalarda daha esnek dağıtım.
Bu yapı, güncellemeleri kolaylaştırıyor ve ortamlar arası uyumluluğu artırıyor.
ROCm’in Modüler Hale Gelmesi Hakkında Daha Fazla Bilgi
Inference Hızlandırması için AITER
ROCm 6.4, manuel ayara gerek duymayan, yüksek performanslı bir inference kitaplığı olan AITER’ı da içeriyor.
Sunulan özellikler:
- Decoder işlemleri 17 kata kadar daha hızlı
- Multi-head attention’da 14 kat artış
- LLM inference throughput’unda 2 kat iyileşme
AITER hakkında daha detaylı bilgi için tıklayın.
Özet
AMD Instinct GPU’ların size neler sunabileceğini kendiniz de keşfedebilirsiniz. ROCm Documentation Hub (ROCm Doküman Merkezi) aktif olarak güncelleniyor. Çok yakında en güncel bilgiler de eklenecek.
ROCm 6.4’ün tüm özellik geliştirmelerini anlatan blog yazısını buradan okuyabilirsiniz.
Gelişmeleri takip etmek için AMD ROCm Blogs sayfasına göz atabilir, RSS feed üzerinden güncellemeleri doğrudan alabilirsiniz.
