AMD による ROCm デバイスサポートに関するコミュニティからの意見募集が、同社の GPU ソフトウェア開発へのアプローチと、AI およびコンピュート市場における NVIDIA との競争力について、より広範な議論を引き起こしています。この議論では、AMD のソフトウェア戦略に関する根深い懸念が明らかになり、機械学習や計算タスクに AMD の GPU を活用しようとするユーザーが直面する課題が浮き彫りになっています。
ソフトウェアサポートの制限
コミュニティにおける主要な争点の一つは、AMD の GPU ラインナップに対する限定的で一貫性のないソフトウェアサポートです。NVIDIA が製品範囲全体で包括的な CUDA サポートを提供している一方、AMD の ROCm サポートは特定のハイエンドカードのみに制限されています。特に消費者向けカードでは、発売後短期間でサポートが打ち切られることがあり、ユーザーは投資判断に疑問を感じ、不満を抱えています。
現在 ROCm Linux でサポートされている一般向けGPU：
- AMD Radeon RX 7900 （XTX、XT バリアント）
- 一部の Radeon PRO W7000 シリーズ
コミュニティからの主要な要望：
- より幅広い一般向けGPUのサポート
- より長期のサポートライフサイクル（最低5年）
- より充実したドキュメントと実装ガイド
- Linux と Windows プラットフォーム間での一貫したサポート
ドキュメントと実装の課題
ユーザーからは、実際にどのカードがサポートされているのかを理解することが非常に困難であり、AMD の公式ドキュメントが矛盾していたり不明確であったりするとの報告があります。実装経験は大きく異なり、コミュニティのソリューションを通じて技術的には非サポートのカードで Stable Diffusion などを正常に実行できるユーザーもいれば、公式チャネルで苦労している人もいます。このドキュメントとサポートの一貫性の欠如は、特に長期的なサポートを必要とする開発者や研究者にとって、採用への障壁となっています。
ハードウェアとソフトウェアの優先順位
コミュニティの議論では、AMD の GPU コンピューティングへのアプローチに関する根本的な批判が明らかになっています：それは、NVIDIA のソフトウェアエコシステム重視に対する、AMD のハードウェア優先戦略です。AMD は競争力のあるハードウェアを生産していますが、そのソフトウェアサポートインフラは NVIDIA の CUDA エコシステムに大きく遅れをとっています。この格差により、優れたハードウェアを持っているにもかかわらず、AMD は業界標準となっているシームレスな開発体験を提供できていない状況に陥っています。
「AMD のハードウェアは、優れたソフトウェアサポートがあれば魅力的かもしれませんが、実際にはそうではありません。NVIDIA ハードウェアでも Tensorflow を使用しようとすると CUDA は定期的に問題を起こします。Pytorch を動作させることさえ小さな奇跡と言えるような、不完全な CUDA クローンを実行することは、説得力に欠けるでしょう。」
変化の兆し
最近の動向は、AMD がこれらの課題を認識し始めていることを示唆しています。同社は、ソフトウェア体験、API、AI を重視する方向へのシフトを示し、3〜5年のロードマップを提示しています。しかし、コミュニティは過去の約束を引き合いに出し、長期的な計画ではなく、即座の具体的な改善が必要だとして懐疑的な姿勢を示しています。
この状況は、GPU コンピュート市場における AMD にとって重要な転換点となっています。同社はハードウェア開発で強みを示し、主要テクノロジー企業との重要なパートナーシップを維持していますが、包括的なソフトウェアサポートの欠如により、特に急成長する AI および機械学習分野において、NVIDIA との効果的な競争が制限されています。