AI-এর জন্য শক্তিশালী GPU থাকলেই সব কাজ শেষ হয়ে যায় না। সেই Hardware দিয়ে AI Model ঠিকভাবে চালানো, সমস্যা খুঁজে বের করা এবং Performance বাড়ানোর জন্য ভালো Software-ও দরকার।
AMD এবার সেই Software-এর দিকেই বড় পরিবর্তন এনেছে। কোম্পানিটি ROCm 10 প্রকাশ করেছে, আর এর সঙ্গে সাধারণভাবে ব্যবহার করার জন্য উন্মুক্ত হয়েছে নতুন ROCm.AI Platform।
AMD-এর ঘোষণা অনুযায়ী, নতুন ব্যবস্থায় AI Developer-দের অনেক জটিল কাজ সহজ করতে Hyperloom, AMD Skills এবং ROCm CLI—এই তিনটি গুরুত্বপূর্ণ Tool একসঙ্গে কাজ করবে।
TechnicalBD-তে এর আগে আমরা Saudi Arabia-তে AMD-এর AI Developer Ecosystem তৈরির পরিকল্পনা নিয়ে লিখেছিলাম। সেখানে মূল বিষয় ছিল AI নিয়ে কাজ করার মতো Developer তৈরি করা। এবার ROCm 10-এ AMD সেই Developer-দের কাজ করার Software আরও সহজ করার চেষ্টা করছে।
আরও AI সম্পর্কিত খবর পড়তে পারেন TechnicalBD-এর AI News বিভাগে।
ROCm 10 আসলে কী?
ROCm হলো AMD-এর GPU Computing Software Platform। সহজ ভাষায় বললে, AMD-এর শক্তিশালী GPU ব্যবহার করে AI ও অন্যান্য বড় Computing কাজ করানোর জন্য প্রয়োজনীয় Software, Library এবং Developer Tool-এর একটা বড় ব্যবস্থা এটি।
এবার ROCm 10-এ AMD পুরো ব্যবস্থাটাকে আরও সহজ এবং AI-কেন্দ্রিক করার চেষ্টা করেছে।
নতুন Version-এ Library, Compiler, Framework, Model Support এবং Performance-এর পাশাপাশি ROCm Core SDK-কেও আরও Modular করা হয়েছে।
তবে সাধারণ পাঠকের জন্য সবচেয়ে interesting অংশ হচ্ছে ROCm.AI।
| নতুন সুবিধা | সহজভাবে কাজ |
|---|---|
| ROCm.AI | AI Development-এর কাজ সহজ করে |
| Hyperloom | Performance-এর সমস্যা খুঁজে ঠিক করার চেষ্টা করে |
| AMD Skills | AI Coding Assistant-কে AMD সম্পর্কে নির্দেশনা দেয় |
| ROCm CLI | এক জায়গা থেকে ROCm ও AI Workload পরিচালনা করে |
| ROCm Console | GPU ও AI System-এর অবস্থা দেখায় |
Hyperloom নিজেই Performance-এর সমস্যা খুঁজবে
AI Model চালাতে গিয়ে কোথায় Performance আটকে যাচ্ছে, সেটা খুঁজে বের করাই অনেক সময় বড় কাজ। Developer-কে Code, GPU এবং Memory ব্যবহার—সবকিছু দেখতে হয়।
ROCm Hyperloom এই কাজের একটা অংশ নিজে করার চেষ্টা করবে।
AMD বলছে, Hyperloom AI Workload পরীক্ষা করে কোথায় Bottleneck আছে তা খুঁজতে পারে। এরপর সম্ভাব্য পরিবর্তন পরীক্ষা করে Performance বাড়ছে কি না সেটাও যাচাই করতে পারে।
অর্থাৎ Developer-কে সবকিছু শুরু থেকে হাতে ধরে খুঁজতে না হয়ে Hyperloom অনেকটা AI সহকারীর মতো সমস্যা খুঁজে সমাধানের পথ দেখাবে।
এটি AMD Instinct GPU-তে কাজ করে এবং vLLM ও SGLang-এর মতো AI Model Serving Software-ও support করে।
Claude Code, Cursor ও Codex-এর মধ্যেও থাকবে AMD-এর সাহায্য
ROCm 10-এর আরেকটি মজার অংশ হলো AMD Skills।
অনেক Developer এখন Coding-এর সময় AI Assistant ব্যবহার করেন। AMD তাই আলাদা নতুন Coding App বানিয়ে সবাইকে সেখানে নিয়ে যাওয়ার বদলে পরিচিত Tool-এর মধ্যেই নিজেদের জ্ঞান যোগ করছে।
AMD জানিয়েছে, তাদের Skills এখন Claude Code, Cursor এবং Codex-এর মতো AI Coding Tool-এ ব্যবহার করা যাবে।
ধরুন AMD GPU-তে কোনো AI Model চালাতে গিয়ে সমস্যা হচ্ছে। তখন Developer যে AI Coding Assistant ব্যবহার করছেন, AMD Skills সেই Assistant-কে AMD-এর Hardware ও Software সম্পর্কে আরও নির্দিষ্ট নির্দেশনা দিতে পারবে।
এর ফলে Documentation ঘেঁটে প্রতিটি Command নিজে বের করার কাজ কিছুটা কমে যেতে পারে।
ROCm CLI দিয়ে এক জায়গা থেকেই অনেক কাজ
আরেকটি নতুন Tool হচ্ছে ROCm CLI। এটি এখন Technology Preview হিসেবে রয়েছে।
CLI দিয়ে Developer একই জায়গা থেকে System পরীক্ষা, ROCm Environment Install ও Manage, AI Model চালানো, সমস্যা খোঁজা এবং বিভিন্ন Component Update করার মতো কাজ করতে পারবেন।
মজার বিষয় হলো, এটি Windows এবং Linux—দুই Platform-এর জন্যই Prebuilt Binary হিসেবে পাওয়া যাচ্ছে। ব্যবহার শুরু করার আগে পুরোনো ROCm Install থাকাও বাধ্যতামূলক নয়।
এর সঙ্গে থাকা ROCm Console থেকে GPU কতটা ব্যবহার হচ্ছে, Model ঠিকমতো চলছে কি না, Power Consumption এবং HBM Memory Usage-এর মতো তথ্যও দেখা যাবে।
Performance নিয়েও বড় দাবি করছে AMD
AMD-এর দাবি অনুযায়ী, ROCm.AI দিয়ে Kernel, Memory Management এবং Scheduling Optimize করার ফলে একই Hardware-এ আগের ROCm 7-এর তুলনায় গড়ে 3.3 গুণ Inference Performance এবং 2.4 গুণ Training Performance পাওয়া গেছে।
তবে এখানে একটা বিষয় পরিষ্কার রাখা জরুরি—এগুলো AMD Performance Labs-এর নিজস্ব নির্দিষ্ট Test Configuration-এর ফলাফল।
Test-এ AMD Instinct MI355X GPU এবং নির্দিষ্ট AI Model ও Software Configuration ব্যবহার করা হয়েছে। তাই প্রত্যেক Computer বা প্রত্যেক AI Model-এ ঠিক একই Performance পাওয়া যাবে—এমনটা ধরে নেওয়া ঠিক হবে না।
সাধারণ Computer ব্যবহারকারীর এতে কী লাভ?
ROCm 10 মূলত সাধারণ Facebook, YouTube বা Office ব্যবহারকারীর জন্য তৈরি কোনো Software নয়। এর মূল ব্যবহারকারী AI Developer, Researcher এবং বড় AI Infrastructure পরিচালনাকারী প্রতিষ্ঠান।
তবে এর প্রভাব সাধারণ ব্যবহারকারীর কাছেও পরে আসতে পারে।
AMD Hardware-এ AI Model তৈরি ও চালানো যদি সহজ হয়, তাহলে আরও বেশি Developer AMD Platform ব্যবহার করতে আগ্রহী হতে পারেন। এতে AI Software-এর ক্ষেত্রে AMD GPU-এর ব্যবহারও বাড়তে পারে।
বিশেষ করে AI Computing বাজারে NVIDIA-এর শক্তিশালী Software Ecosystem-এর বিপরীতে প্রতিযোগিতা করতে AMD-এর জন্য Hardware-এর পাশাপাশি Software উন্নত করাও খুব গুরুত্বপূর্ণ।
ROCm 10 শুধু Server-এর জন্য আটকে থাকছে না
ROCm-এর বড় ব্যবহার AMD Instinct Data Center GPU-তে হলেও AMD এখন Client System-এর দিকেও নজর দিচ্ছে।
ROCm.AI-এর AMD Skills-এর মধ্যে Local AI এবং Application Integration-এর Workflow রয়েছে। আবার ROCm CLI-তে নির্বাচিত AMD Client System-এর জন্য Lemonade Adapter-ও support করা হচ্ছে।
অর্থাৎ ভবিষ্যতে AMD-এর AI Software Ecosystem শুধু বিশাল Data Center-এর মধ্যে আটকে না থেকে ছোট Local AI System-এর দিকেও আরও বিস্তৃত হতে পারে।
শেষ কথা
AMD-এর ROCm 10 আপডেটের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় শুধু নতুন Version Number নয়। কোম্পানিটি AI Developer-এর প্রতিদিনের কাজ কম জটিল করার চেষ্টা করছে।
Hyperloom নিজে Performance সমস্যা খুঁজবে, AMD Skills পরিচিত AI Coding Assistant-এর মধ্যে AMD-এর নির্দেশনা দেবে, আর ROCm CLI এক জায়গা থেকে Environment ও AI Workload পরিচালনা করতে সাহায্য করবে।
AI-এর প্রতিযোগিতায় ভালো GPU বানানো অবশ্যই গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু Developer যদি সেই GPU সহজে ব্যবহারই করতে না পারেন, তাহলে শুধু শক্তিশালী Hardware দিয়ে খুব বেশি দূর যাওয়া কঠিন।
ROCm 10 দেখে বোঝা যাচ্ছে, AMD এখন Hardware-এর পাশাপাশি Software-এর এই জায়গাটাকেও সমান গুরুত্ব দিয়ে এগোতে চাইছে।
