Neue Tests haben gezeigt, dass AMDs kommende Ryzen AI Max+ „Strix Halo“ Prozessoren vollständig mit der neuesten ROCm 7.0 Software-Plattform kompatibel sind. Diese Ergebnisse sind besonders relevant, da die APUs in der offiziellen Dokumentation von AMD zunächst nicht aufgeführt waren, was bei Nutzern und Entwicklern für Unsicherheit sorgte.
Wichtige Erkenntnisse
- Trotz fehlender offizieller Nennung funktioniert die AMD ROCm 7.0 Compute-Plattform auf „Strix Halo“ APUs.
- Die Tests wurden auf einem Framework Desktop mit einem Ryzen AI Max+ 395 Prozessor und Radeon 8060S Grafik unter Ubuntu Linux durchgeführt.
- Die Leistung wurde in verschiedenen KI-Anwendungen wie vLLM und Llama.cpp sowie bei API-Vergleichen (HIP vs. OpenCL) analysiert.
- Die Ergebnisse bestätigen die Funktionalität und ebnen den Weg für den Einsatz von Strix Halo in professionellen KI- und Compute-Workloads unter Linux.
Hintergrund der Untersuchung
Die Veröffentlichung von AMDs ROCm 7.0, einer zentralen Software-Suite für High-Performance-Computing (HPC) und KI-Anwendungen, löste in der Community Fragen aus. In der offiziellen Liste der unterstützten Hardware fehlte ein prominenter Name: der kommende Hochleistungs-SoC (System-on-a-Chip) mit dem Codenamen „Strix Halo“.
Diese Auslassung führte zu Spekulationen darüber, ob die neuen APUs, die eine leistungsstarke integrierte Grafikeinheit mitbringen, zum Start von der für KI-Berechnungen optimierten Software-Plattform unterstützt würden. Um Klarheit zu schaffen, wurden unabhängige Benchmarks durchgeführt, um die Kompatibilität und Leistungsfähigkeit in der Praxis zu überprüfen.
Was ist AMD ROCm?
ROCm (Radeon Open Compute Platform) ist AMDs Open-Source-Software-Stack für GPU-Computing. Ähnlich wie NVIDIAs CUDA ermöglicht ROCm Entwicklern, die massive Parallelverarbeitungskapazität von GPUs für wissenschaftliche Berechnungen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu nutzen. Die Plattform umfasst Treiber, Compiler und Bibliotheken, die für diese anspruchsvollen Aufgaben erforderlich sind.
Details zum Testsystem
Für die Analyse wurde eine spezifische Hardware- und Softwarekonfiguration verwendet, um praxisnahe Ergebnisse zu erzielen. Die Tests liefen auf einem modularen Framework Desktop, der speziell für Enthusiasten und Entwickler konzipiert ist.
Hardware-Spezifikationen
Die Kernkomponente des Systems war der AMD Ryzen AI Max+ 395 Prozessor, ein Vertreter der „Strix Halo“ Generation. Dieser Chip integriert eine leistungsstarke Radeon 8060S Grafikeinheit. Ergänzt wurde die Konfiguration durch beeindruckende 128 GB Arbeitsspeicher, was für speicherintensive KI-Modelle von großer Bedeutung ist.
Software-Umgebung
Als Betriebssystem kam Ubuntu 24.04.3 LTS mit dem Linux-Kernel 6.14 zum Einsatz. Darauf wurde die neu veröffentlichte ROCm 7.0-Suite zusammen mit dem aktuellsten AMDGPU DKMS-Treiber installiert. Die Installation und Einrichtung des Compute-Stacks verliefen laut den Testern ohne nennenswerte Probleme, was ein erster positiver Hinweis auf die grundlegende Kompatibilität war.
Testkonfiguration im Überblick
- Prozessor: AMD Ryzen AI Max+ 395 („Strix Halo“)
- Grafik: Integrierte Radeon 8060S
- Arbeitsspeicher: 128 GB RAM
- System: Framework Desktop
- Betriebssystem: Ubuntu 24.04.3 LTS
- Kernel: Linux 6.14
- Software-Stack: ROCm 7.0
Leistung in KI-Anwendungen
Der Schwerpunkt der Benchmarks lag auf der Leistung in realitätsnahen KI-Szenarien. Hierfür wurden zwei populäre Frameworks für die Arbeit mit großen Sprachmodellen (LLMs) herangezogen: vLLM und Llama.cpp.
Ergebnisse mit vLLM und Llama.cpp
Die Tests zeigten, dass die ROCm 7.0-Plattform auf der Strix Halo APU wie erwartet funktionierte. Die Benchmarks in vLLM, einer spezialisierten Bibliothek zur Optimierung der LLM-Inferenz, konnten erfolgreich durchgeführt werden. Auch Llama.cpp, ein weit verbreitetes Framework für das Ausführen von Sprachmodellen auf verschiedenster Hardware, lief stabil und performant.
Diese Ergebnisse sind ein wichtiges Signal für Entwickler und Anwender, die planen, die hohe Speicherbandbreite und die integrierte GPU-Leistung von Strix Halo für lokale KI-Anwendungen zu nutzen. Die reibungslose Funktion des ROCm-Stacks ist hierfür eine Grundvoraussetzung.
Die Tatsache, dass ROCm 7.0 ohne offizielle Erwähnung auf der Hardware läuft, bestätigt die Erwartungen und zeigt die zugrundeliegende Reife der Treiber- und Softwarearchitektur von AMD.
Vergleich verschiedener Programmierschnittstellen
Ein weiterer interessanter Aspekt der Tests war der Vergleich verschiedener Backends und Programmierschnittstellen (APIs). Dies gibt Aufschluss darüber, welche Technologie für bestimmte Aufgaben am besten geeignet ist.
ROCm gegen Vulkan in Llama.cpp
Besonderes Augenmerk wurde auf den Vergleich zwischen dem ROCm-Backend und dem Vulkan-Backend in Llama.cpp gelegt. Frühere Tests auf anderer Hardware hatten bereits gezeigt, dass die Vulkan-Implementierung in Llama.cpp überraschend stark sein kann und teilweise mit spezialisierten Compute-APIs wie ROCm mithalten oder diese sogar übertreffen kann.
Die Benchmarks auf Strix Halo bestätigten diesen Trend. Die Leistung über die plattformübergreifende Vulkan-API war sehr konkurrenzfähig. Für Entwickler bedeutet dies, dass sie eine flexible Wahl haben: Sie können entweder den tief in das AMD-Ökosystem integrierten ROCm-Stack nutzen oder auf das universellere Vulkan setzen, ohne signifikante Leistungseinbußen befürchten zu müssen.
HIP gegen OpenCL
Zusätzlich wurde die Leistung von HIP (Heterogeneous-computing Interface for Portability) im Vergleich zu OpenCL (Open Computing Language) mit dem Tool Mixbench untersucht. HIP ist AMDs C++-Laufzeit-API und Kernel-Sprache, die eine einfache Portierung von CUDA-Code ermöglicht. OpenCL ist ein offener Standard für plattformübergreifende Parallelprogrammierung.
Auch hier zeigte sich, dass beide APIs auf der Strix Halo Hardware unter ROCm 7.0 zuverlässig funktionierten. Die spezifischen Leistungsunterschiede hängen stark von der jeweiligen Anwendung ab, aber die grundlegende Funktionalität beider Standards ist gewährleistet.
Fazit und Ausblick
Die umfassenden Tests liefern eine klare Antwort: AMD Ryzen AI Max+ „Strix Halo“ ist bereit für ROCm 7.0. Anwender, die auf die neuen APUs setzen, können die volle Leistung des Compute-Stacks für KI und andere rechenintensive Aufgaben unter Linux nutzen, auch wenn die offizielle Dokumentation noch aktualisiert werden muss.
Die Ergebnisse sind besonders ermutigend für den Einsatz in kompakten, aber leistungsstarken Systemen wie dem Framework Desktop. Die Kombination aus einer fortschrittlichen APU mit hoher Speicher- und Grafikleistung und einer ausgereiften Open-Source-Software-Plattform eröffnet neue Möglichkeiten für Entwickler und Power-User im Bereich der künstlichen Intelligenz.
