ROCm是一种开源软件平台，旨在利用AMD GPU的并行计算能力，支持高性能计算和AI创新。以下是一些支持ROCm的软件和工具：

PyTorch：

PyTorch是一个开源的深度学习框架，支持ROCm平台。它提供了对ROCm硬件加速的支持，使得开发者能够利用AMD GPU进行高效的深度学习模型训练和推理。

AMD HIP SDK：

AMD HIP SDK为专业和消费级GPU提供CUDA支持，支持多种AMD GPU，包括Radeon VII、RX Vega系列、RX 5000系列、RX 6000系列、RX 7000系列、Pro WX 9100、Pro W6000系列等。虽然HIP SDK主要是为开发者优化代码，但要想充分挖掘其软件潜力，可能还需要进行一些微调。

ONNX Runtime：

ONNX Runtime是一个用于执行ONNX模型的性能优化的推理引擎，支持ROCm平台。它补充了ROCm的解决方案堆栈，提高了AI应用的性能。

MIGraphX：

MIGraphX是AMD的图形推理引擎，支持FP8格式，并扩展了对大型语言训练模型（LLM）的支持，例如Llama-2和Stable Diffusion 2.1。

ROCm工具链：

ROCm提供了一个完整的工具链，包括ROCm-smi、ROCm-install等，用于管理和配置ROCm环境。

其他深度学习框架：

除了PyTorch，还有其他一些深度学习框架可能支持ROCm，如TensorFlow（可能需要特定的ROCm版本或补丁）。

科学计算和仿真软件：

ROCm还支持一些科学计算和仿真软件，如cuDNN（CUDA深度神经网络库）的ROCm版本，以及其他高性能计算库。

请注意，支持ROCm的软件和工具可能会随着AMD的更新和硬件的迭代而发生变化。建议定期查看AMD的官方文档和社区论坛，以获取最新的ROCm支持信息。