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AMD ROCm 생태계 정착 현황: 2025년 AI 소프트웨어 호환성과 도입 진척도 분석
NVIDIA CUDA 중심의 AI 생태계에 도전하는 ROCm, 2025년 현재 어디까지 왔을까?
1. ROCm이란 무엇인가?
ROCm(Radeon Open Compute)은 AMD의 오픈소스 기반 GPU 컴퓨팅 플랫폼으로,
AI 모델 학습 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 NVIDIA의 CUDA 생태계에 대응하기 위해 개발된 기술 스택이다.
ROCm은 처음에는 HPC 중심으로 출발했으나,
최근에는 PyTorch, TensorFlow, ONNX 등의 AI 프레임워크와의 호환성을 강화하며
AI 추론 및 학습 환경에서도 본격적인 활용을 위한 기반을 마련하고 있다.
2. 2025년 기준 ROCm 생태계 주요 변화
2-1. ROCm 6.0 정식 릴리스
2025년 상반기 기준, AMD는 ROCm 6.0 버전을 공식 배포했으며,
다음과 같은 기능 개선이 이루어졌다.
- PyTorch 2.2 및 TensorFlow 2.15와의 공식 호환
- 컴파일 성능 개선 및 디버깅 도구 확대 (hipcc, rocgdb 등)
- H100, MI300X, RX 7900 시리즈 등 최신 아키텍처 대응
- Linux 커널 및 컨테이너 환경(도커, 쿠버네티스 등) 지원 강화
2-2. 개발자 툴킷 확대
- AMD는 ROCm 개발자 생태계 강화를 위해
AI 및 HPC 툴킷, 그래프 최적화 도구, 디버깅 툴을 통합 제공 - MI300 시리즈에 최적화된 드라이버 및 런타임 지원
- AMD AI 소프트웨어 포털 개편 → ROCm 문서화 및 예제 코드 제공 강화
3. 주요 AI 프레임워크 호환성
| 프레임워크 | ROCm 호환 현황 (2025년 기준) |
| PyTorch | 공식 지원 (2.1 이상 버전 최적화) |
| TensorFlow | 2.14 이상 버전에서 ROCm 지원 활성화 |
| HuggingFace Transformers | 일부 모델 직접 최적화 가능 |
| ONNX Runtime | ROCm 백엔드 지원 확대 중 |
| JAX | 실험적 호환 진행 중 |
| Keras | TensorFlow 기반으로 기본 지원 |
AMD는 특히 PyTorch와의 긴밀한 협력을 통해, LLM과 디퓨전 모델 등 최신 모델의 GPU 가속 실행을 지원하고 있으며,
다수의 연구 기관 및 클라우드 기업이 ROCm 기반의 워크로드를 실환경에서 적용 중이다.
4. ROCm 생태계 도입 기업 및 활용 사례
Microsoft Azure
- 2024년 말부터 MI300X 기반 AI VM 서비스와 함께 ROCm 기반 모델 지원
- PyTorch + ROCm 조합으로 GPT 계열 추론 VM 상용화
Meta (Llama 시리즈 개발사)
- 일부 LLM 튜닝 환경에서 ROCm 적용 테스트
- HuggingFace, PyTorch와 연계된 ROCm 최적화 모듈 실험
Lawrence Livermore National Laboratory
- 과학 시뮬레이션 및 기후 모델링에서 ROCm 기반 MI300A 운용
- 전력 효율과 연산 병렬성에서 CUDA 대비 유의미한 결과 확보
5. ROCm 생태계의 강점과 과제
5-1. 강점
- 오픈소스 기반으로 기업 및 개발자들이 코드 최적화 및 기여 가능
- AMD GPU 아키텍처에 특화된 최적화 제공
- 대형 메모리 공간 지원 (HBM3)과 고성능 연산 환경 구성 가능
- AI/HPC 겸용 유연성 확보 (ROCm + HIP 기반 통합)
5-2. 과제
- 일부 프레임워크 및 라이브러리 호환성 한계
- CUDA 대비 개발 생태계와 자료 접근성 부족
- Windows 기반 지원은 여전히 제한적 (Linux 중심)
- GPU 드라이버 및 업데이트에 대한 안정성 이슈 지적 지속
AMD는 이러한 한계를 극복하기 위해 오픈소스 커뮤니티와 협력하고, 클라우드 파트너 중심의 테스트 및 배포를 가속화하고 있다.
결론
ROCm은 2025년 현재, 단순한 대안이 아닌
독자적인 오픈 컴퓨팅 생태계를 갖춘 GPU 컴퓨팅 플랫폼으로 진화하고 있다.
여전히 CUDA에 비해 부족한 점이 있지만,
개방형 구조와 비용 효율, AMD MI300 시리즈와의 결합력을 통해
AI 추론과 HPC 환경에서 점차 채택률을 높여가고 있는 중이다.
앞으로의 핵심은 생태계의 질적 성장과 개발자 경험(DevX)의 향상,
그리고 글로벌 소프트웨어 기업들과의 긴밀한 협력이 될 것이다.
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