DigitalOcean致力于为下一代AI提供高性能基础设施，专注于在AMD GPU上托管大型语言模型（LLMs）。通过深度优化软件堆栈，显著提升了推理性能并降低了成本。研究表明，优化硬件与软件的互动可以提高效率，未来将发布针对不同前沿模型的技术优化分析。

神雲科技在COMPUTEX 2026展出52U液冷机柜，支持多样化工作负载，能够搭载96颗AMD GPU，提升算力密度50%，占地减少33%。金刚石散热服务器降低能耗，节省数据中心成本。公司还推出扩展性强的机柜解决方案及基板管理控制器，提升数据中心运营效率。

本文介绍了如何在AMD GPU上运行ERNIE-Image。通过ROCm和Hugging Face Diffusers，用户可以在Docker环境中部署，步骤包括拉取Docker镜像、安装依赖、准备模型权重和运行推理。ROCm兼容CUDA接口，简化了模型部署过程，使开发者在非CUDA环境中也能使用主流框架进行图像生成。

Blender 5.1将于2026年3月17日发布，新增AMD GPU光线追踪支持、增强Vulkan支持、提升动画系统性能及新图像格式。GPU渲染性能提升5%-10%，CPU渲染提升5%-20%。

Modular Platform 25.4正式支持AMD GPU，提升AI模型性能，降低成本，增强灵活性。新增Mojo与Python绑定，简化开发流程，欢迎开发者贡献，共同推动AI基础设施发展。

2024年初，AMDGPU Linux内核驱动程序将启用Video Core Next 5.0，支持Radeon RX 9000 GPU。RADV驱动程序与Mesa 25.2结合，提供VCN5视频编码/解码支持，允许Navi 4x GPU通过Vulkan API加速视频，预计8月稳定发布。

随着AI模型参数增加，算力需求也在增长。Felafax公司通过简化AI训练集群，将训练成本降低了30%。他们使用JAX在AMD GPU上微调LLaMA 3.1 405B模型，展示了JAX在非英伟达硬件上的优势。JAX支持多硬件并行，适应性强，迁移方便。Felafax利用JAX的设备网格功能进行参数分片，优化内存和计算效率，并通过LoRA技术减少可训练参数，实现高效微调。相关代码已开源，并提供详细教程。

本文介绍了如何在单个AMD GPU上使用ROCm运行Vicuna 13B模型，并使用GPTQ技术减少内存占用。提供了详细步骤和模型指标比较，帮助读者更好地了解如何释放这个先进的语言模型的全部潜力。