#ROCm

AMD Radeon 8060S（EVO-X2 / Strix Halo / 48GB UMA）でローカルWan動画生成を実走。ZLUDAは公式PyTorchと非互換で全滅し、AMD TheRockのgfx1151ホイールでネイティブROCmが動いた。FastWan 1.3Bは4分、Wan 14B I2Vは13.6分、ボトルネックはVAEデコードと16GB RAMのSegfault。

Xiaomi MiMo-V2.5のウェイト公開後、Mac/ROCmとクラウドGPU（RunPod/GCE）での実行可否を調べた。手元機ではまだ厳しいが、RunPodの4x H200で約14ドル/時間、GCE SpotのH100なら約1.6ドル/時間で動かせる。

EE TimesのAMD AI Software VP Anush Elangovan氏インタビューをベースに、ROCmとCUDAのエコシステム差を整理。Strix HaloでROCmを使い続けて4回壊れた実体験と、NVIDIA・AMD・Apple Siliconの実務での使い分けも。

NIIが公開したLLM-jp-4-32B-A3B-thinkingをEVO-X2（Ryzen AI Max+ 395）のROCmで動かした。62.9 t/sでQwen3.5-35B-A3Bの44.7 t/sを大きく上回るが、thinking制御やKVキャッシュ消費、知識カットオフに課題あり。日本語比較テストとコード生成テストの結果も。

AMD Lemonade v10.0.1をRyzen AI Max+ 395環境で検証。LLM・画像生成・音声認識・音声合成の4モデル同時起動、NPU Hybrid実行、Vulkan vs ROCmの実測比較と共有メモリ漏れの発見まで。

AMDが開発するオープンソースのローカルAIサーバーLemonadeは、llama.cppやFastFlowLMなど複数バックエンドをGPU/NPU/CPU横断で管理し、OpenAI互換APIでテキスト・画像・音声を統合提供する。

huihui-aiのQwen 3.5 abliteratedは全バリアントでゴミトークンを吐いて全滅。GLM-4.7-Flash abliteratedもテンプレート崩壊で使い物にならず、最終的に公式版+thinking無効が正解だった。