AMD宣布，对ROCm软件栈进行了更新，推出了新的迭代版本ROCm 6.4。这一新版本里，AMD带来了多项底层改进，包括更新改进了ROCm的用户空间库和AMDKFD内核驱动程序之间的兼容性，使其更容易在更广泛的Linux内核上运行。可惜的是，这次仍然缺乏对RDNA 4架构GPU的支持。

AMD还扩大了内部测试，以涵盖更多用户和内核版本的组合，这应该会减少高性能计算（HPC）和人工智能（AI）工作负载的集成问题。在框架方面，ROCm 6.4现在支持PyTorch 2.5/2.6开箱即用，开发人员无需从源代码开始构建，就可以使用最新的深度学习功能。Megatron‑LM集成增加了三个新的融合内核，包括Attention (QKV)、Layer Norm和ROPE，通过将多个操作合并到单个GPU通道中来加速训练。

视频解码也得到了提升，在rocDecode和rocPyDecode中都支持VP9。同时现在已正式支持Oracle Red Hat Enterprise Linux 9，Radeon PRO W7800 48GB工作站显卡可在ROCm下进行验证。AMD还在NPS4内存配置下启用了CPX模式，以满足MI Instinct系列加速器上的高级内存带宽需求。

AMD已宣布将于太平洋时间2025年6月12日上午9点30分举行“Advancing AI 2025”活动，将讨论AMD对AI的愿景，带来下一代Instinct系列GPU和AMD ROCm开放软件生态系统的进展，届时可以了解到更多详尽信息。

AMD在今年3月初推出了新一代RDNA 4架构的Radeon RX 9070系列显卡，理论上下一批产品应该就是第二季度的Radeon RX 9060 XT，不过RX 9060 XT用的Navi 44 GPU是128bit显存位宽的，所以只能弄出8GB或者16GB显存的版本，这就让RX 9070和RX 9060 XT之间的性能落差会很大，因此有消息指出AMD可能会面向国内市场推出配备12GB显存的Radeon RX 9070 GRE显卡。

根据benchlife报道，目前Radeon RX 9070 GRE 12GB在AIB合作伙伴的规划中，已经准备进入投产阶段，因此很快就会看到相关显卡在国内市场推出。

目前RX 9070 XT和RX 9070都是用256bit显存位宽和16GB GDDR6显存，而RX 9070 GRE从12GB的显存容量就能看出位宽会削至192bit，如果所用的显存速率依然是20Gbps的话，带宽会降低至480GB/s，降低了四分之一，除此之外流处理器数量也肯定会比RX 9070的3584个更少。

AMD会根据不同地区的市场情况制定不同的SKU，而国内市场是经常会出这类产品的，比如AMD没有在国内推出的RX 7600 XT转而推出了RX 6750 GRE系列，还有最近刚推出没多久的RX 7650 GRE，而RX 9070 GRE有不小可能会在国内取代RX 9060 XT 16GB的地位，说真的128bit的卡出16GB也不是很有必要。

另外AMD对GRE的定义已经从最初的“Golden Rabbit Edition”变成了“Great Radeon Edition”，所以这些GRE显卡也不一定是只面向国内市场的，此前Radeon RX 7900 GRE就在国外有销售。

AMD宣布，“Advancing AI 2025”活动将于太平洋时间2025年6月12日上午9点30分举行，届时官方的油管频道会有直播。AMD首席执行官苏姿丰博士以及整个AI生态系统的领导者，将讨论AMD对AI的愿景，带来下一代Instinct系列GPU和AMD ROCm开放软件生态系统的进展，并揭示面向超大规模企业、开发商、初创公司等的AI解决方案的详细信息。

外界期待Instinct MI350系列首款产品，也就是Instinct MI355X。其引入了新一代的CDNA 4架构，采用了台积电（TSMC）的3nm工艺制造，搭配HBM3E，总容量进一步提升到288GB，对应带宽提高到8TB/s，TDP也上升到1000W，计划2025年下半年开始发货。按照AMD之前的说法，Instinct MI355X提供了2.3 Petaflops的FP16和4.6 Petaflops的FP8计算性能，相比前代产品的提升幅度约为77%。此外，新产品还将支持新的数据类型，包括FP4和FP6。

除此以外，AMD还可能会对下一代产品进行简要的介绍，比如Instinct MI400系列。

AMD已经在ROCm软件堆栈上耕耘多年，不断地进行更新，不过从目前情况来看，还远远不够。如果AMD想打破英伟达打造的CUDA生态系统，那么必须在软件上取得更大的突破。暂时还不清楚这次ROCm软件堆栈方面的情况，但是Advancing AI作为AMD在AI领域的重要活动，很大程度能看到其在AI领域的发展走向。