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ROCm은 AMD가 만든 오픈소스 GPU 프로그래밍 스택이야. 드라이버·개발 도구·API를 한데 묶어 낮은 수준의 커널부터 최종 사용자 애플리케이션까지 GPU 프로그래밍을 가능하게 하고, 특히 고성능 컴퓨팅(HPC)·AI·과학 컴퓨팅·CAD에 적합해.1 이 스택이 있어야 개발자가 AMD GPU 위에서 이런 작업을 프로그래밍할 수 있고, ROCm이 없으면 AMD GPU는 NVIDIA의 CUDA 생태계 안에서 짜인 AI 소프트웨어를 사실상 돌릴 수 없어.

한마디로 CUDA의 번역기

AI 업계에서 GPU로 연산을 짜는 표준 언어는 사실상 NVIDIA의 CUDA야. 대부분의 AI 프레임워크와 라이브러리가 CUDA를 기준으로 쓰여 있어서, AMD GPU를 사서 같은 코드를 돌리려면 그 코드를 AMD가 알아듣는 말로 바꿔줄 무언가가 필요해. ROCm 안에 있는 HIPIFY라는 도구가 정확히 이 일을 해 — CUDA 소스 코드를 이식 가능한 HIP C++로 변환하지.2

다만 번역기 비유가 통하는 건 여기까지야. HIPIFY는 기존 CUDA 코드를 옮길 때만 쓰는 도구고, ROCm의 핵심은 번역이 아니라 그 자체로 완결된 프로그래밍 인터페이스인 HIP이야. 처음부터 HIP으로 GPU 코드를 짜면 번역 과정 없이 AMD든 NVIDIA든 같은 코드로 돌아가 — 여기부터는 번역이 아니라 이식성의 문제야.

HIP이 ROCm의 중심에 있다

ROCm의 핵심은 HIP(Heterogeneous-computing Interface for Portability)이야. HIP은 C++ 런타임 API이자 커널 언어로, NVIDIA CUDA와 비슷한 인터페이스를 쓰기 때문에 개발자가 이식 가능한 GPU 코드를 짤 수 있게 해줘.1 AMD 쪽 표현으로는 HIP이 AMD의 GPU 프로그래밍 언어 확장이자 GPU 런타임이야.2 ROCm은 HIP뿐 아니라 OpenMP·OpenCL도 함께 지원하고 PyTorch·TensorFlow 같은 머신러닝 프레임워크와 통합되며,1 이 세 인터페이스를 다루는 데 필요한 컴파일러·고수준 함수 라이브러리·디버거·프로파일러·런타임을 함께 제공해.2

핵심 스택은 크게 다섯 갈래로 나뉘어. 수학·연산 라이브러리(rocBLAS·MIOpen·rocFFT 등)가 실제 행렬 연산과 딥러닝 계산을 맡고, 통신 라이브러리(RCCL 등)가 여러 GPU 사이의 데이터 교환을 처리하며, HIP·HIPIFY·LLVM 같은 런타임·컴파일러가 코드를 GPU가 실행할 수 있는 형태로 바꿔. 여기에 프로파일링·디버깅 도구, 제어·모니터링 도구가 더해져 개발부터 운영까지를 커버해.1 구성 요소별로 보면 hipBLAS는 rocBLAS와 CUDA용 cuBLAS 백엔드를 모두 지원하는 BLAS 라이브러리이고,2 MIOpen은 오픈소스 딥러닝 라이브러리,2 MIGraphX는 머신러닝 모델 추론을 가속하는 그래프 추론 엔진이야.2 ROCm이 지원하는 GPU 아키텍처는 CDNA4·CDNA3·CDNA2·RDNA4·RDNA3(Instinct·Radeon·Radeon Pro 계열)이고, 지원 운영체제는 Ubuntu·RHEL·SLES·Oracle Linux·Debian·Rocky Linux 등이야.1

왜 중요한가

AI 가속기 시장에서 NVIDIA가 오랫동안 굳혀온 우위는 칩 성능만이 아니라 CUDA라는 소프트웨어 생태계에서도 나와. 개발자와 기업이 CUDA 위에 코드를 쌓아 올릴수록 다른 회사 GPU로 옮겨가는 비용이 커지고, 이게 NVIDIA를 잠그는 자물쇠 역할을 하지. ROCm은 AMD가 이 자물쇠에 맞서 내놓은 대답이야 — HIP으로 CUDA와 비슷한 개발 경험을 제공해 이식 장벽을 낮추지.

AMD가 대형 고객사에 GPU를 대규모로 공급하려면 하드웨어만으로는 부족하고, 그 GPU 위에서 실제로 AI 모델을 훈련·추론시킬 소프트웨어 환경이 함께 있어야 해. ROCm이 얼마나 안정적이고 넓게 지원되느냐가, AMD GPU를 산 기업이 그 GPU를 실제로 쓸 수 있느냐를 가르지.

저장소도 옮겨간다

ROCm의 공식 GitHub 저장소(ROCm/ROCm)는 곧 폐지될 예정이며, 앞으로 이슈 제기와 논의는 ROCm/TheRock 저장소로 옮겨간다고 안내하고 있어.1 코드 자체가 아니라 프로젝트를 담는 저장소 구조가 바뀌는 거야. AMD는 이 저장소에 GitHub PR과 이슈로 기여하는 것을 계속 환영한다고 밝히고 있어.1

헷갈리지 말아야 할 점

“ROCm은 AMD GPU용 드라이버 하나다”는 통념이 있어. 드라이버도 포함하지만 그게 전부가 아니야. ROCm은 드라이버·개발 도구·API를 한데 묶은 소프트웨어 스택이야.1 드라이버만으로는 개발자가 GPU 위에서 딥러닝 모델을 훈련시키는 코드를 짤 수 없고, 그 위에 얹히는 HIP·라이브러리·프레임워크 연동까지 있어야 실제로 쓸 수 있는 개발 환경이 되지.

이어서 읽기

  • AMD — ROCm을 만들고 GPU 공급 계약의 기반으로 삼는 회사
  • NVIDIA — ROCm이 이식성으로 맞서는 CUDA 생태계의 주인

각주

  1. AMD, 「ROCm/ROCm README」 GitHub ↩︎ ↩︎2 ↩︎3 ↩︎4 ↩︎5 ↩︎6 ↩︎7 ↩︎8

  2. AMD, 「What is ROCm?」(2025-12-12) 공식 문서 ↩︎ ↩︎2 ↩︎3 ↩︎4 ↩︎5 ↩︎6