AMD ROCm.ai tanıtıldı: Claude, Cursor ve Codex desteği geliyor

AMD, yapay zekâ uygulamalarının kurulması, devreye alınması, sorunlarının giderilmesi ve performansının artırılması için ROCm.ai platformunu tanıttı. Doğal dil komutlarıyla çalışabilen yeni geliştirici deneyimi ROCm CLI, AMD Skills ve Hyperloom bileşenlerini tek çatı altında topluyor. Claude, Cursor ve Codex gibi yapay zekâ destekli kodlama araçlarıyla entegre çalışan ROCm.ai, Ağustos 2026’dan itibaren kullanıma açılacak.ROCm.ai doğal dil komutlarıyla çalışıyorROCm.ai, AMD donanımlarındaki yapay zekâ iş yüklerinin geliştirme sürecini kurulumdan performans optimizasyonuna kadar kapsıyor. Geliştiriciler doğal dil kullanarak çalışma ortamı hazırlayabilecek, modelleri devreye alabilecek, yazılım ve donanım kaynaklı sorunları inceleyebilecek ve iş yüklerinin performansını düzenleyebilecek.Yeni platform, yapay zekâ destekli geliştirme araçlarını AMD donanımlarına özgü bilgilerle besliyor. Böylece kodlama asistanları genel yazılım önerileri yerine ROCm yazılım yığını, AMD Instinct hızlandırıcıları ve ilgili geliştirme araçları için hazırlanan kurulum, geçiş, hata ayıklama ve optimizasyon yönergelerini kullanabiliyor.AMD Yapay Zekâ Yazılımı Kurumsal Başkan Yardımcısı Anush Elangovan, ROCm.ai içindeki yapay zekâ ajanlarının yalnızca geliştiricilerin sorularını yanıtlamadığını; iş yüklerini profillediğini, hataları ayıkladığını ve AMD donanımında daha yüksek performansa ulaşılması için gerekli düzenlemeleri yaşandırdiğini söyledi.ROCm CLI kurulum ve dağıtım süreçlerini birleştiriyorROCm.ai ile birlikte ROCm CLI adlı yeni bir komut satırı aracı geliyor. ROCm CLI; yapay zekâ iş yüklerinin kurulması, doğrulanması, sunulması, güncellenmesi, yönetilmesi ve sorunlarının giderilmesi için ortak bir komut satırı deneyimi sağlıyor.Araç, kullanılan AMD donanımını algılayarak gerekli yazılım bileşenlerini ve çalışma ortamını hazırlayabiliyor. Otomatik ortam kurulumu sayesinde sürücü, kütüphane ve bağımlılıkların birbirleriyle uyumlu biçimde yapılandırılması sürecinde gereken manuel işlemler azaltılıyor.ROCm CLI, internet erişiminin bulunmadığı veya güvenlik nedeniyle dış bağlantılara kapatıldığı sistemleri de destekliyor. İnternetten yalıtılmış veri merkezlerinde çalışan kuruluşlar, ROCm tabanlı yapay zekâ ortamlarını güvenli ağ sınırları içinde kurup yönetebilecek. Aynı araç farklı sunucu ve çalışma ortamlarında tutarlı dağıtımlar hazırlanmasını da sağlıyor.AMD Skills, şirketin teknik bilgisini kodlama asistanlarına taşıyorROCm.ai platformunun ikinci temel bileşeni AMD Skills oldu. Bu sistem, AMD mühendisleri tarafından hazırlanan teknik bilgileri Claude, Cursor ve Codex gibi yapay zekâ destekli kodlama asistanlarına aktarıyor.Geliştiriciler kullandıkları kodlama aracından ayrılmadan ROCm kurulumu, mevcut yapay zekâ uygulamalarının AMD platformlarına taşınması, yazılım hatalarının incelenmesi ve iş yüklerinin optimize edilmesi hakkında AMD donanımlarına özgü yanıtlar alabilecek. Sistem, gerekli teknik bilgilerin farklı belgeler ve destek sayfaları arasında manuel olarak aranmasına duyulan ihtiyacı azaltıyor.AMD Skills yalnızca ilk kurulum aşamasında kullanılmıyor. Mevcut modellerin ROCm üzerinde çalıştırılması, kullanılan kütüphanelerin uyumluluğunun kontrol edilmesi, performans sorunlarının bulunması ve uygun optimizasyon yöntemlerinin uygulanması da kodlama asistanları üzerinden yürütülebiliyor.Hyperloom optimizasyon sürecini otomatikleştiriyorROCm.ai içinde Hyperloom adlı açık kaynaklı ve ajan tabanlı yeni bir sistem de bulunuyor. Hyperloom, uçtan uca yapay zekâ çıkarım iş yüklerinin optimize edilmesi sırasında gereken profilleme, analiz, çekirdek optimizasyonu ve doğrulama işlemlerini otomatik olarak yaşandıriyor.Sistem ilk olarak çalışan iş yükünü profilliyor ve performansı sınırlandıran bölümleri belirliyor. Ardından kullanılan hesaplama çekirdekleri, bellek yönetimi, paralelleştirme düzeni ve görev zamanlaması üzerinde değişiklikler uyguluyor. Optimizasyon sonrasında iş yükü yeniden çalıştırılarak performans ve doğruluk sonuçları doğrulanıyor.AMD, uzman mühendislerin haftalar boyunca çalışmasını gerektirebilen bazı çıkarım optimizasyonlarının Hyperloom ile saatler içinde tamamlanabildiğini açıkladı. Hyperloom tarafından geliştirilen optimizasyonlar yalnızca tek bir uygulamada kullanılmıyor; uygun düzenlemeler ROCm yazılım yığınına eklenerek aynı donanım üzerinde çalışan diğer iş yüklerine de aktarılabiliyor.Çıkarım performansı ROCm 7’nin 3,3 katına ulaştıAMD’nin 7 Temmuz 2026’da tamamladığı şirket içi testlerde ROCm.ai önizleme yazılımı, aynı donanım üzerinde ROCm 7’ye kıyasla ortalama 3,3 kat çıkarım performansı sundu. Karşılaştırmada saniye başına üretilen token miktarı ölçüldü.Çıkarım testleri sekiz AMD Instinct MI355X GPU içeren Supermicro AS-4126GS-NMR-LCC sunucusu üzerinde yapıldı. GLM-5, Kimi-K2.5 ve DeepSeek-R1-0528 modellerinin kullanıldığı testlerde ROCm 7.0 yazılımı, optimize edilmiş çekirdekler ile paralelleştirme ve zamanlama düzenlemelerini içeren ROCm 7.2.2 tabanlı ROCm.ai önizleme sürümüyle karşılaştırıldı.GLM-5 modeli ROCm 7 tarafında PyTorch 2.8 ve SGLang 0.5.8 ile çalıştırıldı. ROCm.ai tarafında PyTorch 2.10 ve ATOM 0.1.2 kullanıldı. Kimi-K2.5 karşılaştırmasında vLLM 0.16 ile vLLM 0.22, DeepSeek-R1 karşılaştırmasında ise ROCm için hazırlanmış SGLang ortamları kullanıldı. Açıklanan 3,3 katlık değer, üç modelde ölçülen saniye başına token sonuçlarının birleşik ortalamasından elde edildi.Eğitim performansında 2,4 katlık sonuç açıklandıROCm.ai önizleme yazılımı, yapay zekâ modellerinin eğitiminde de ROCm 7’nin ortalama 2,4 katı performansa ulaştı. Eğitim testleri yine sekiz AMD Instinct MI355X GPU bulunan aynı Supermicro sunucu üzerinde yapıldı.Megatron-LM kullanılan testlerde DeepSeek-V2-Lite, DeepSeek-V3-16B ve Qwen3-30B-A3B modelleri çalıştırıldı. Optimize edilmiş sistemde ROCm 7.2.1 ve Primus v26.3 yazılımları kullanıldı. Açıklanan sonuç, üç modelde ölçülen saniye başına token değerlerinin birleşik ortalamasını kapsıyor.Test sisteminde Ubuntu 22.04.2 LTS, Linux 5.15 çekirdeği ve AMDGPU 6.16.6 sürücüsü yer aldı. Sunucu üreticilerinin donanım yapılandırmaları, kullanılan yapay zekâ çerçevesi, yazılım sürümü, sürücüler ve uygulanan optimizasyonlar gerçek kullanım performansını değiştirebiliyor.ROCm.ai Ağustos 2026’da kullanıma açılacakROCm.ai platformunun kullanıma sunulması Ağustos 2026’da başlayacak. ROCm CLI, AMD Skills ve yapay zekâ destekli yazılım optimizasyonları aynı geliştirici deneyimi içinde sunulacak. AMD henüz bileşenlerin kesin yayın gününü veya aşamalı dağıtım takvimini açıklamadı.Platform, AMD’nin Instinct GPU’lar, EPYC işlemciler, Helios raf ölçekli sistemler ve ROCm yazılımından oluşan yapay zekâ altyapısının yazılım katmanında yer alıyor. ROCm.ai, 23 Temmuz’da San Francisco’da düzenlenen Advancing AI 2026 etkinliğinde tanıtılan yazılım ve donanım çözümleri arasına katıldı.