Коротко: получилось, но с важными оговорками. Я собрал установщик, HIP-расширения, проверки и рабочий пример для Radeon RX 9070 XT. Всё выложил на GitHub.

Что именно работает

Проверенная конфигурация такая:

• Windows x64;

• AMD Radeon RX 9070 XT (gfx1201);

• ROCm 7.2.1;

• PyTorch 2.9.1+rocm7.2.1;

• CPython 3.12.

Для неё я собрал нативные Windows-колёса CuMesh, FlexGEMM и O-Voxel. CuMesh BVH заменён на cuBQL, для которого тоже есть GPU-проверки.

Установщик создаёт отдельный Python-runtime и не трогает системный Python. ROCm и PyTorch скачиваются с официального репозитория AMD, размер файлов и SHA-256 проверяются автоматически. Драйверы установщик не заменяет и не откатывает, перезагрузка не требуется.

После чистой установки прошли:

• 9 из 9 базовых проверок;

• 6 из 6 обязательных проверок HIP-расширений;

• 44 из 44 Python-теста в AMD-окружении;

• проверки sparse SDPA, NAF, FlexGEMM, O-Voxel, CuMesh и cuBQL BVH.

В репозитории есть пример модели Baton Standard 1024 с текстурой 2048 × 2048 и сохранённым результатом генерации.

А теперь без розовых соплей

Это не универсальная поддержка всех видеокарт AMD.

Я проверял только RX 9070 XT. Если у вас другая карта, я не буду кричать «всё поддерживается», пока кто-то реально не прогонит на ней весь комплект проверок.

Это также не готовый пакет со всеми нейросетевыми весами. Полные веса моделей в релиз не входят. Установка и зелёные проверки означают, что среда и расширения готовы, а не что после одного клика автоматически появятся все режимы генерации.

И да, это не волшебный переводчик любой CUDA-программы в AMD. Пришлось разбираться с конкретными зависимостями, собирать нужные расширения под HIP и проверять, что они действительно работают, а не просто импортируются.

Покупать RX 9070 XT только ради этой сборки я бы не советовал. А вот если такая карта уже есть — можно попробовать.

Свежий релиз v0.1.3

Последний релиз в основном посвящён не самой генерации, а тому, чтобы проект нормально проверялся не только на моём компьютере.

Изначально часть тестов случайно ссылалась на мой локальный каталог afamd. У меня всё проходило, а GitHub Actions честно отвечал:

«Файл не найден».

Классическое «у меня работает».

Я убрал эти пути, разделил автономные тесты и тесты, которым действительно нужна AMD-карта, настроил CI на Windows и добавил бейдж статуса в README.

Теперь GitHub после каждого изменения запускает 20 автономных проверок, которым не нужны ROCm, PyTorch и GPU. Последний запуск полностью зелёный. Полный AMD-набор по-прежнему проверяется отдельно на видеокарте.

То есть в v0.1.3 колёса и runtime не изменились, зато проект стало проще проверять и развивать дальше.

1. Батон — пример Pixal3D на AMD

«Батон, созданный в Pixal3D / TRELLIS.2 на AMD RX 9070 XT. Четыре ракурса модели, текстура 2048 × 2048».

2. Земля — дневная сторона

«Отдельный эксперимент с игровым рендером Земли: облака без видеотекстуры».

3. Земля — граница дня и ночи

«Граница дня и ночи: облака, освещение и огни городов на тёмной стороне».

Как попробовать

Скачайте полный ZIP из релиза и распакуйте его. Затем откройте PowerShell в корне проекта.

Сначала сухой запуск — без скачивания и изменений:

powershellКопировать

powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File installer/amd/Pixal3DNative.ps1 -RuntimeRoot C:\AMD-AI\Pixal3D-ROCm -DryRun

Если всё устраивает, запускайте установку и проверки:

powershellКопировать

powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File installer/amd/Pixal3DNative.ps1 -RuntimeRoot C:\AMD-AI\Pixal3D-ROCm

Каталог назначения лучше указать новый и не смешивать эту среду с существующими NVIDIA- или WSL-установками.

https://github.com/tsubasaprogame/Pixal3D-TRELLIS.2-AMD-ROCm...

Зачем я это выкладываю

Потому что одно дело — показать картинку и написать «у меня запустилось», и совсем другое — оставить нормальную отправную точку для следующего человека.

В репозитории лежат установщик, исходники изменений, колёса, контрольные суммы, тесты, результаты проверок и пример модели. Лицензии сторонних компонентов тоже сохранены.

В прошлый четверг (29 октября) на западных фондовых рынках стало весело, и праздник продолжется до сих пор. Ниже - краткое саммари для тех, кому было лень читать "околосерьезные" источники.

Alphabet (материнская компания Гугля) отчиталась о своих финансовых результатах, и рынок из этого отчета вынес следующее: "Доходы от рекламы упали, потому что люди теперь не смотрят результаты выдачи, а читают выводы от нашей нейронки. Нейронку мы пока монетизируем плохо, но продолжим вливать в нее деньги". То есть Google в буквальном смысле пилит сук, на котором сидит (реклама в выдаче), тратит на это деньги - и все это ради неясной надежды, что с нейронкой выхлоп будет богаче.
Результат - просели на 17%

Intel тоже отчиталась, и установила рекорд по приседаниям - акции потеряли почти половину стоимости. Тут тоже пилят сук, на котором сидят: компания объявила о приверженности курсу на нейронки. При этом с производством видях у Intel пока получается не очень, а своей оперативки у них нет вообще. Их основной бизнес - это процессоры, а процессоры в основном покупают не для нейронок, а для домашних и рабочих ПК. И вот этот рынок ПК из-за нейронок просаживается: строители нейронок скупают память и видяхи, цены на них растут, собирать комп становится дорого - поэтому компов собирают меньше, и спрос на другие комплектующие (в том числе интеловские CPU) падает.
Intel уже снизила прогноз по выручке, но продолжает инвестировать в нейронки. Получается рекурсия: 1) чем больше Intel инвестирует в нейронки 2) тем больше дорожают видяхи и память 3) тем меньше собирают ПК 4) тем меньше покупают интеловские CPU 5) тем меньше выручка с основного направления деятельности кампании 6) тем сильнее руководство убеждается в верности выбранного курса, что нужно скорее диверсифицировать активы и инвестировать в нейронки

AMD и Nvidia должны были бы на всем этом круто заработать (тем более что их главы в открытую говорят, что теперь их главный бизнес - это снабжать нейро-центры). Но тоже провалились: на 30% и на 14% соответственно.
Тому называют как минимум две причины. Во-первых, после того, как из-за нейронок посыпались Гугл с Интелом, было ощущение, что нейропузырь наконец лопается, и акции производителей графических карт надо быстро скидывать.
Во-вторых, у американцев проходили очередные выборы, республиканцам грозила опасность потерять обе палаты законотворцев, и инвесторы поймали панику, что сейчас придут демократы и понапринимают законов, ограничивающих нейронки (под соусом неэтичности, или заботы об экологии, или еще почему - неважно).

Но получилось без сенсаций: республиканцы выборы проиграли, однако демократы не стали с порога мочить нейронки. Оно и понятно - во-первых, нужно еще нормально кресла занять, а во-вторых, есть более важные темы (бюджет на 2027 год, например). Так что пузырь не лопнул, акции потихоньку отыгрывают потерянное, а мы не выбрасываем попкорн и ждем нового витка

Anthropic официально подала в Комиссию по ценным бумагам США проспект S-1 — заявку на выход на биржу Nasdaq под тикером ANT. Это первая чисто ИИ-лаборатория, которая открывает свои книги публике. Цифры одновременно головокружительные и пугающие: выручка за полгода в 14 раз больше прошлогодней, основной бизнес впервые заработал, а обязательства по закупке вычислений уходят за полтриллиона долларов.

Выручка: от 41 миллиона до 16 миллиардов

В 2023 году Anthropic заработала 41 млн долларов, в 2024-м — 386 млн, в 2025-м — 4,6 млрд. За первое полугодие 2026 года — 16,3 млрд против 1,16 млрд годом ранее. Только за второй квартал выручка составила 11,6 млрд, и в нём компания впервые вышла в операционную прибыль — 974 млн долларов. На каждый доллар, потраченный на вычисления, Anthropic получает 2,08 доллара выручки. Больше 11 900 клиентов платят ей от 100 тысяч долларов в год, а удержание выручки от существующих клиентов — около 900%.

Откуда убыток в 80 миллиардов

Чистый убыток за полугодие — 80,7 млрд долларов, один из крупнейших в истории компаний. Но 72,4 млрд из них — бумажная переоценка конвертируемых долгов: стоимость Anthropic взлетела, и долги, которые превратятся в акции, «подорожали». Живых денег за этим нет. Операционный убыток за полугодие — всего 693 млн, на счетах — 131,7 млрд долларов.

Главный риск — счёт за вычисления

Anthropic обязалась потратить на вычисления и инфраструктуру от 542 до 567 млрд долларов: 417 млрд — пакет контрактов, подписанный 31 декабря 2025 года, ещё 125–150 млрд — мощности с поставкой в 2028–2031 годах. Компания работает сразу на Trainium от Amazon, TPU от Google и GPU от Nvidia и AMD. Самая громкая строка — SpaceX: когда все мощности будут поставлены, Anthropic будет платить ей около 3,1 млрд долларов в месяц, всего до 120,5 млрд до 2029 года.

Обещание без рекламы

В письме инвесторам компания повторила, что в Claude не будет рекламы: «Когда реклама становится частью финансовых целей компании, давление в сторону вовлечённости обычно растёт. Мы решили не вносить это давление в Claude».

Почему это важно

Рынок впервые видит настоящую отчётность передовой ИИ-лаборатории, а не утечки и оценки. Последний частный раунд оценил Anthropic в 965 млрд долларов, по данным СМИ, на бирже она может стоить от 1,5 до 2 трлн и привлечь до 100 млрд — больше, чем рекордное IPO SpaceX летом. От размещения зависит, сколько денег рынок готов дальше вливать во весь ИИ-сектор, включая готовящийся к IPO в 2027 году OpenAI.

Источники: Проспект S-1 · Fortune · CNBC · The Decoder

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Nvidia вкладывает 3 млрд долларов, AMD — 1 млрд. Обе покупают акции в рамках гигантского размещения Meta, которое должно оплатить её ИИ-стройку. В ответ Meta ставит к себе ещё больше их железа. Деньги идут от поставщика к клиенту и тем же маршрутом возвращаются обратно.

Крупнейшее размещение акций в истории Meta

В понедельник Meta объявила, что привлечёт около 95 млрд долларов, во вторник подняла планку до 97,5 млрд. Первая часть — 25 млрд в обычных акциях по 625 долларов за штуку плюс 12,5 млрд в конвертируемых привилегированных. Ещё 60 млрд компания будет понемногу продавать на бирже начиная с 2027 года. Деньги уходят на дата-центры: Meta строит четыре ИИ-суперкластера мощностью больше гигаватта каждый, а кампус Hyperion в Луизиане рассчитан на 5 ГВт.

Что получают чипмейкеры

Nvidia в обмен на 3 млрд расширяет партнёрство вокруг Muse — семейства ИИ-моделей и агента Meta, запущенных в прошлом месяце. Meta развернёт больше систем Vera Rubin, процессоров Vera и сетевого оборудования Nvidia. AMD заодно сообщила, что её стойки Helios уже стоят у Meta на тестах перед массовым запуском, а процессоры EPYC обслуживают агента Muse.

«Nvidia и Meta расширяют партнёрство, чтобы оптимизировать вычислительную инфраструктуру от начала до конца для способных, эффективных и безопасных ИИ-агентов», — Дженсен Хуанг, глава Nvidia.

Почему это важно

Это ровно та «круговая» схема, которую критики считают главным риском ИИ-бума: Nvidia уже так же вкладывалась в OpenAI, которая на эти деньги строит дата-центры на чипах Nvidia. Поставщик финансирует спрос на собственную продукцию, и становится всё труднее понять, сколько в цифрах ИИ-рынка реального спроса. Инвесторы Meta настроены скептически: в понедельник акции упали почти на 2%, во вторник ещё на 1%. AMD на новости подросла больше чем на 3%.

* Meta признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории Российской Федерации.

Источники: CNBC · Reuters · SiliconANGLE

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей