AMD Rompe las Barreras: PyTorch Nativo en Windows con ROCm 6.4.4
AMD anunció en la Computex 2025 su compromiso de convertir ROCm en una plataforma verdaderamente multiplataforma, pensada primero para los desarrolladores. Hoy damos un paso muy importante en ese camino: ya está disponible el soporte nativo de PyTorch en Windows y Linux para quienes utilicen GPUs AMD Radeon series 7000 y 9000, así como APUs Ryzen AI 300 y Ryzen AI Max.
Durante años, la narrativa en el mundo del aprendizaje profundo (Deep Learning) ha sido monótona: si querías entrenar modelos seriamente, necesitabas una tarjeta verde (NVIDIA) y preferiblemente un sistema operativo del pingüino (Linux). Sin embargo, lo que AMD presentó en la Computex 2025 ha comenzado a cambiar radicalmente este paisaje.
Con la llegada oficial de ROCm 6.4.4 para Windows, la compañía ha cumplido una de sus promesas más ambiciosas: traer soporte nativo, estable y de alto rendimiento para PyTorch a los usuarios de escritorio, sin necesidad de particiones duales ni configuraciones complejas de WSL2.
El Fin de la «Exclusividad» de Linux
La presentación en Taipéi el pasado junio no fue solo sobre hardware (donde brillaron las nuevas arquitecturas RDNA 4). El verdadero cambio de juego fue el software.
Históricamente, la plataforma ROCm (Radeon Open Compute) era potente pero temperamental en entornos Windows. Los desarrolladores y científicos de datos que poseían potentes tarjetas gráficas Radeon RX a menudo se encontraban con muros de incompatibilidad.
La versión 6.4.4 soluciona esto atacando tres pilares fundamentales:
- Instalación Simplificada: Se acabaron las compilaciones manuales de horas. Ahora, la integración se siente tan fluida como un simple pip install.
- Paridad de Funcionalidades: La mayoría de las librerías de torch.nn y torch.optim ahora corren en las GPUs de AMD con una eficiencia sorprendente, acercándose peligrosamente al rendimiento de CUDA en tareas de inferencia y entrenamiento ligero-medio.
- Soporte Multi-generacional: No solo las nuevas tarjetas se benefician; el soporte se ha optimizado para las series RX 7000 y RX 8000.
Con esta versión preliminar, los desarrolladores podrán ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente sobre hardware AMD en Windows. Este lanzamiento es solo el comienzo: queremos que sea la base sobre la que la comunidad pueda aportar ideas y ayudarnos a definir el futuro, mientras seguimos mejorando el rendimiento y ampliando las funciones disponibles.
¿Por qué es importante para el desarrollador promedio?
Hasta ahora, un estudiante de IA o un desarrollador indie tenía que elegir entre comprar una GPU NVIDIA (a menudo con menos VRAM por el mismo precio) o luchar contra los drivers en Linux con una AMD.
«El objetivo de AMD con ROCm 6.4.4 es eliminar la fricción. Queremos que los creadores pasen más tiempo entrenando modelos y menos tiempo configurando entornos.» — Extracto de la Keynote de AMD en Computex 2025.
Con ROCm 6.4.4, AMD democratiza el acceso a la VRAM masiva. Tarjetas como la hipotética RX 8900 XTX o la veterana 7900 XTX, con sus 24GB de memoria, se convierten en monstruos accesibles para correr Large Language Models (LLMs) como Llama 3 o Falcon localmente en Windows 11/12.
Cómo empezar
La barrera de entrada nunca ha sido tan baja. Para los entusiastas que ya tienen el hardware compatible, el proceso en PyTorch se ha estandarizado.
Aunque los comandos específicos varían según la configuración, la filosofía es la integración directa con el ecosistema de Python:
| Bash |
| pip3 install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.4.4 |
Los modelos de IA modernos requieren una gran capacidad de procesamiento y memoria. Una estación de trabajo local equipada con una GPU Radeon, con hasta 48 GB de VRAM, ofrece una alternativa segura y económica a depender exclusivamente de soluciones en la nube. Además, la compatibilidad ampliada con las APU Ryzen, con hasta 128 GB de memoria compartida, permite incluso a los usuarios de portátiles desarrollar flujos de trabajo de aprendizaje automático de forma segura y eficiente.
El Veredicto
A seis meses de su presentación en Computex, ROCm 6.4.4 en Windows no es perfecto, pero es funcional, potente y necesario.
La competencia es vital para la innovación. Al permitir que PyTorch corra nativamente en el hardware rojo bajo el sistema operativo más usado del mundo, AMD no solo está vendiendo tarjetas gráficas; está invitando a una nueva ola de desarrolladores a unirse a la fiesta de la Inteligencia Artificial.
Si tienes una Radeon en tu PC, ya no es solo para jugar; es una estación de trabajo de IA esperando ser despertada. Para más información puedes visitar la Web Oficial o seguir las redes sociales oficiales como la Cuenta de Twitter o la Cuenta de Instagram.
