ROCm 7.2效能翻倍是這篇文章討論的核心
💡 快速精華
- 核心結論：AMD ROCm 7.2 透過與 Adrenalin Edition 驅動程式的深度整合，大幅簡化 Windows AI 開發環境部署流程。
- 關鍵數據：ROCm 7.1.1 版本在 ComfyUI 圖像生成效能達到 5 倍成長，Wan 14b 模型效能提升 5.4 倍。
- 行動指南：Ryzen 處理器與 Radeon 顯示卡用戶可透過 Adrenalin Edition 26.1.1 一併安裝，或從 ComfyUI 官方網站直接下載。
- 風險預警：企業部署前建議評估現有 AI 管線相容性，部分自訂模型可能需要重新優化。
目錄導航
ROCm 7.2 發表背景：AMD 的 AI 軟體戰略
在 2026 年拉斯維加斯消費性電子展（CES 2026）上，AMD 正式發表 ROCm（Radeon Open Compute platform）7.2 版軟體堆疊，這不僅是單純的版本更新，更是 AMD 對 AI 運算市場戰略布局的關鍵一步。回顧 AMD 在 AI 軟體領域的發展軌跡，從 2016 年 Boltzmann Initiative 啟動 ROCm 專案，到 2025 年 Advancing AI 大會發表 Instinct MI350 系列 AI 加速器，AMD 持續在軟體生態系與硬體效能之間尋找最佳平衡點。
過去，AMD 在 Windows 平台的 AI 開發體驗一直是其劣勢所在。相較於 NVIDIA 的 CUDA 生態系，AMD 用戶往往需要面對複雜的編譯環境與有限的框架支援。然而，ROCm 7.2 的推出標誌著 AMD 策略的重大轉向——從「技術本位」轉向「開發者體驗優先」。這次發表會中，AMD 明確將重點放在「簡化部署手續」與「效能提升並重」的雙軌策略上。
Pro Tip 專家見解
💎 專家觀點：ROCm 7.2 與 Adrenalin Edition 驅動程式的整合，意味著 AMD 正在效仿 NVIDIA 的「驅動程式即平台」策略。未來 AI 框架支援將從「選配」變成「標配」，大幅降低企業級用戶的評估成本。
效能跃升關鍵：從 ROCm 6.4.4 到 7.2 的技術演進
AMD 在官方發表中披露了一系列令人驚艷的效能數據。根據測試結果，ROCm 7.1.1 版本在執行 ComfyUI AI 圖像生成任務時，相比 ROCm 6.4.4 版本實現了高達 5 倍的效能提升。更值得注意的是，在執行 Wan 14b 大型語言模型時，效能增益更是達到了 5.4 倍的誇張水準。
這波效能跃升並非偶然。AMD 過去已透過多次 ROCm 軟體升級，為 AI 應用程式帶來顯著的效能改善。從 ROCm 7.0 到 7.2，AMD 不斷針對底層編譯器優化、記憶體管理效率、以及算子融合（Operator Fusion）等面向進行改進。對於在本地端執行大型語言模型或圖像生成任務的創作者與開發者而言，這意味著相同的硬體配備現在能夠完成更多工作負載。
除了核心效能提升，ROCm 7.2 的另一個重要變化是安裝方式的革新。過去，用戶需要在獨立的安裝流程中完成 ROCm 環境配置，對於不熟悉命令列操作的創作者而言，這往往是個高門檻。如今，ROCm 7.2 能夠跟隨 AMD Software Adrenalin Edition 26.1.1 驅動程式一併安裝，這意味著用戶只需完成一次驅動程式更新，即可同時獲得顯示效能優化與 AI 加速能力的雙重加持。
ComfyUI 整合與應用場景：本地端 AI 的新選擇
ComfyUI 作為當前最熱門的節點式圖像生成介面之一，在 AI 藝術創作社群中擁有龐大的用戶基礎。AMD 洞察到這股趨勢，選擇在 ROCm 7.2 中深化與 ComfyUI 的合作。現在，用戶可以直接從 ComfyUI 官方網站下載針對 AMD 硬體優化的版本，無需自行編譯或處理複雜的相依性問題。
這項整合對於本地端 AI 創作生態系而言意義重大。過去，Midjourney、DALL-E 等雲端服務壟斷了大部分的 AI 圖像生成市場，本地端部署的高門檻讓一般創作者望而卻步。如今，隨著 Radeon 顯卡在 ROCm 加持下的效能提升，加上 ComfyUI 親和的操作介面，越來越多的創作者能夠以較低的成本建立專屬的 AI 創作環境。
從應用場景來看，ROCm 7.2 + ComfyUI 的組合特別適合以下族群：需要大量生成概念草圖的遊戲美術設計師、希望在產品設計階段快速迭代的工業設計師、以及對資料隱私有嚴格要求的專業創作者。本地端部署不僅意味著更低的每次生成成本，更關鍵的是資料無需上傳至第三方伺服器，為智慧財產權保護提供了額外保障。
2026 年產業影響：Radeon 在 AI 運算市場的機會與挑戰
展望 2026 年，根據多項產業報告預測，全球 AI 軟硬體市場規模將突破 3 兆美元大關。在這塊龐大商機中，GPU 運算市場呈現 NVIDIA 與 AMD 雙雄鼎立的局面。ROCm 7.2 的推出，恰好為 AMD 在這場競賽中增添了重要的軟體籌碼。
從市場定位角度分析，AMD 的策略相當清晰：不在高階資料中心市場與 NVIDIA H100 系列正面對決，而是透過親民化的軟體體驗與良好的性價比，吸引中小企業與創作者市場。這與 Instinct MI350 系列鎖定高效能運算市場形成互補——前者提供完整的軟體生態系，後者提供頂級的硬體效能。
然而，挑戰同樣不容忽視。企業級用戶在評估 AI 硬體時，生態系成熟度往往是關鍵考量因素。雖然 ROCm 已經支援 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等主流框架，但與 NVIDIA CUDA 生態系長達十幾年累積的優化深度相比，AMD 仍有一段差距需要追趕。此外，企業既有的 AI 管線與模型可能基於 NVIDIA 架構建構，遷移成本成為評估時的重要變數。
對於 Radeon 顯示卡用戶而言，ROCm 7.2 代表著一個重要的轉捩點。這款軟體堆疊支援多款 Ryzen 處理器與 Radeon 顯示卡，可相容多種參數量級與資料格式的模型，提供了過去難以企及的應用彈性。從入門級的 Ryzen 5 搭配 Radeon RX 6600，到旗艦級的 Ryzen 9 搭配 Radeon RX 7900 XTX，用戶都能在 ROCm 框架下找到合適的 AI 應用場景。
Pro Tip 專家見解
💎 專家觀點：隨著 AI 應用逐漸從雲端走向邊緣運算與本地端部署，Radeon 在成本效益上的優勢將更加明顯。建議創作者與中小企業密切關注 ROCm 生態系的演進，特別是框架相容性與效能優化的進度，這將決定未來三年內的硬體採購策略。
FAQ 常見問題
ROCm 7.2 與之前版本有什麼主要差異？
ROCm 7.2 最大的變化在於與 AMD Software Adrenalin Edition 驅動程式的深度整合。用戶現在可以透過單一安裝包同時取得驅動程式與 AI 軟體堆疊，大幅簡化了部署流程。此外，效能方面也比 ROCm 6.4.4 版本提升了 4 至 5 倍，特別是在 ComfyUI 與大型語言模型執行場景中表現突出。
哪些 Radeon 顯示卡型號支援 ROCm 7.2？
ROCm 7.2 支援 RDNA 2 與 RDNA 3 架構的 Radeon 顯示卡，包括 Radeon RX 6600、6700、6800、6900 系列，以及最新的 RX 7000 系列。同時也支援相應架構的專業級顯示卡與 Ryzen 處理器內建的整合式繪圖核心。詳細相容性列表可參考 AMD 官方文件。
從 NVIDIA 遷移過來需要多久的適應期？
對於已經熟悉 AI 開發流程的團隊，遷移到 ROCm 平台的適應期通常在 2 到 4 週之間。主要的工作量在於模型權重的格式轉換與框架特定 API 的調整。AMD 官方提供了詳細的遷移指南，ComfyUI 的整合也大幅降低了圖像生成工作流程的遷移難度。
參考資料與延伸閱讀
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