何が起きたか

AMDは2026年7月25日、arxiv.orgに論文「Real2Sim2Real for Vision-Language-Action Manipulation: An AMD ROCm-Based Pipeline」を公開した。同論文は、物理AI向けにAMDのROCmソフトウェアスタックで統一されたエンドツーエンドの技術スタックを提示し、VLAベースの操作ポリシーの訓練と展開がCUDAに依存しないことを示している。

詳細

論文では、データセンター訓練用シリコン、Radeon PROシミュレーション/レンダリングGPU、Ryzen AIエッジコンピューティングをROCmで統合する。4つのデモを提示しており、(1)SmolVLAで訓練し物理Frankaアームに展開するSim-to-Real操作パイプライン、(2)言語に基づくオブジェクト選択タスク(「1-of-3」)、(3)3Dガウシアンスプラッティング(3DGS)による実シーンの再構成とGenesis物理エンジンを融合したReal2Sim合成データ生成パイプライン、(4)四足歩行とヒューマノイドの移動のための大規模強化学習を複数ハードウェアプラットフォームでベンチマークする。すべてのパイプラインはRDNA4(Radeon AI PRO R9700)とRDNA3.5(Radeon PRO W7900)上でROCm+PyTorchでネイティブに動作し、無料のRadeon Cloud Platformで再現可能としている。

Key Facts

AMDは2026年7月25日にarxiv.orgで論文「Real2Sim2Real for Vision-Language-Action Manipulation: An AMD ROCm-Based Pipeline」を公開した。[1]
論文は、データセンター訓練シリコン、Radeon PROシミュレーション/レンダリングGPU、Ryzen AIエッジコンピューティングをROCmソフトウェアスタックで統合するエンドツーエンドの技術スタックを提示している。[1]
4つのデモが提示されており、SmolVLAで訓練した物理FrankaアームへのSim-to-Real操作、言語に基づくオブジェクト選択、3DGSとGenesis物理エンジンを融合したReal2Sim合成データ生成、四足歩行とヒューマノイドの移動のための大規模強化学習が含まれる。[1]
すべてのパイプラインはRDNA4(Radeon AI PRO R9700)とRDNA3.5(Radeon PRO W7900)上でROCm+PyTorchでネイティブに動作し、無料のRadeon Cloud Platformで再現可能としている。[1]

なぜ重要か

この論文は、物理AIの開発においてCUDAが必須ではないことを実証し、AMDがエッジからデータセンターまで一貫したROCmベースのスタックを提供する姿勢を示した。これにより、物理AIの開発基盤が多様化し、企業や研究者の選択肢が広がる可能性がある。