NVIDIA不仅大力发展显卡业务，而且早已在通用计算的道路上越走越远，AMD想要一时半会追赶上，恐怕难度还不小。不过好在AMD也以意识到“不进则退”，在今年的SupercomputingConference16上发布了RadeonOpenComputePlatform1.3版本，支持更多显卡以及开放系统，可以帮助科研人员移植现在CUDA软件代码到适合GCN架构显卡上运行。

AMD希望通过旗下显卡的高性能计算能力以及RadeonOpenComputePlatform(下文简称ROCm)可以对各种流行的编程语言，如OpenCL、CUDA、C++、Python进行代码之间的转换。在超算大会上，AMD还演示了在自家的Radeon显卡上运行，移植来自NVIDIACUDA语言开发的Caffe深度学习框架，并表示借助HIP工具可以实现99.6%的代码自动转换，并且可以支持所有Caffe深度学习框架特性，极大地减轻程序员不必要的撸代码工作。

ROCm并非仅支持旗下RadeonPro、FirePro专业显卡，而且还支持游戏市场显卡，而ROCm1.3版本就已经支持Polaris架构显卡，甚至连RadeonRX460都能使用，确实是十分廉价代码转换方案。

未来ROCm整个软件框架将会支持自家Zen架构、ARMAArch64、IBMPower8处理器

虽然起步慢，但是功能增加十分频繁

AMD希望ROCm的解决方案，能让客户以最小的投资来解决GCN架构缺少通用型计算软件的弊端，不仅能增加自身影响力，还可以推动旗下的开放标准。