人工智慧和高效能運算 (HPC) 領域正在快速發展，團隊需要能夠自信地建立、優化和維運 AMD GPU 的專業人員。全新的 ROCm™ 認證計畫正是為了滿足這項需求而推出的，它為開發人員和平台工程師提供了一條清晰的實踐路徑，幫助他們證明自己在 AMD 開源軟體堆疊方面的技能。
這項認證將於 2026 年 7 月 24 日正式推出。
為什麼這項認證很重要
- 產業需求：各組織機構正在採用多 GPU 和多節點叢集來經濟高效地訓練和部署 AI 模型。經過驗證的 AMD GPU 技能越來越受到青睞。
- 開放的生態系統：ROCm 軟體和 HIP 為人工智慧和高效能運算提供了一個開放且高效能的技術堆疊。該專案旨在驗證使用這些工具的實際能力。
- 實務能力：每個等級都強調應用技能，而不僅僅是理論；因此，您的認證反映了您在生產中的能力。
項目概述
Level 1: Associate 驗證您在 AMD 加速運算方面的專業知識。助理級認證使開發人員掌握使用 ROCm 和 HIP 在 AMD Instinct GPU 上設計、優化和部署 AI 和 HPC 應用程式所需的知識和實用技能。
- 您將示範的內容：
- ROCm 基礎知識和驅動程式/運行時配置
- HIP 程式設計基礎與移植概念
- 針對 AMD GPU 優化核心和記憶體遷移
- 在單一 GPU 上建置、運行和分析 AI/HPC 工作負載
- 適用群體：
- 剛接觸 AMD GPU 的開發者
- 從其他 GPU 平台遷移工作負載的從業人員
- 尋求獲得行業認可證書的學生和研究人員
- 結果：
- 對 AMD Instinct GPU 的部署信心
- 在快速成長的人工智慧/高效能運算市場中，這是雇主公認的訊號
Level 2: Professional（將於今年稍後推出） 將您的 AMD GPU 專業技能從單一裝置擴展到生產級多 GPU 系統。此認證旨在驗證您在 AMD GPU 上建立和優化分散式 AI 訓練和高吞吐量推理的能力。
- 核心技能：
- 使用 RCCL 和資料/張量平行模式進行多 GPU 訓練
- 即時推理最佳化：鍵值快取管理、推測性解碼、連續批次處理
- 利用 vLLM 和 SGLang 等領先框架進行大規模服務
- 多節點分散式運算模式與效能調優
- 新興邊緣/機器人部署策略
- 適用群體：
- 機器學習工程師和平台工程師將模型從實驗室推向生產環境
- 需要 SLA 保證可預測吞吐量和延遲的團隊
- 結果：
- 在AMD GPU上設計和運行分散式訓練和推理堆疊的能力
Level 3: Expert（預計 2027 年初推出）證明您能夠端到端地架構、部署和維運生產級 AMD GPU 基礎架構。評估的核心是一個模擬真實世界限制和成功標準的綜合項目。
- 評估內容：
- 優化跨多 GPU 叢集的實際 AI 工作負載
- 使用 AMD AI Studio 在 Kubernetes 上建立生產級 MLOps 管線
- 利用監控、可觀測性和生命週期自動化管理大規模 GPU 基礎設施
- 適用群體：
- 資深機器學習/人工智慧平台工程師和架構師
- 出於成本效益和規模的考慮，各團隊紛紛採用 AMD Instinct 作為標準平台。
- 結果：
- 已證明有能力將 AMD Instinct 部署從概念驗證階段推進到生產階段，並保持其高效運作。
認證過程中的預期情況
- 模擬真實集群環境的動手實驗和實際場景
- 以效能為導向的任務：效能分析、瓶頸診斷和最佳化
- 工具鏈深度：ROCm、HIP、RCCL、vLLM、SGLang、Kubernetes、AMD AI Studio 以及支援可觀測性/CI/CD 的工具
- 清晰的評分標準和可以向雇主展示的作品
準備認證
對於 Level 1 認證，需要複習 ROCm 基礎知識、HIP 程式設計以及 GPU 效能的基本概念（記憶體層次結構、佔用率、流）。對於 Level 2 認證，需要累積使用 RCCL 進行分散式訓練的經驗，使用 vLLM 或 SGLang 部署推理工作負載，並練習跨多個 GPU 測量吞吐量、延遲和擴展效率。如果您目標是 Level 3 等級的認證，則需要建立一個基於 Kubernetes 的小型 GPU 環境，整合 AMD AI Studio，添加監控/警告功能，並運行端到端的模型生命週期——從訓練和打包到部署、可觀測性和持續優化。
開啟您的 ROCm 認證之旅
無論您是剛踏入 AMD 加速運算領域，還是正在建立生產級 AI 基礎設施，ROCm 認證計畫都能為您提供清晰的實踐路徑，幫助您發展並驗證關鍵技能。每個認證等級都以一個等級為基礎，幫助您展現 AMD 軟體生態系統的實際應用能力，同時助力您在 AI 和 HPC 領域取得職業發展。
要了解更多關於 ROCm 認證計劃的信息，請造訪 developer.amd.com。
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