La Radeon VII es una tarjeta AMD de 2019 con arquitectura «Vega» (gfx906): 16 GB de memoria rapidísima y una potencia de cálculo que sigue siendo respetable hoy en día. Pero para la inteligencia artificial se ha convertido en una tarjeta huérfana: el soporte oficial ha terminado y, en Windows, el software de cálculo científico nunca la tuvo realmente en cuenta.
Nosotros la hemos vuelto a poner a trabajar. No con un truco de compatibilidad, sino reconstruyendo desde cero toda la cadena de software, desde el compilador hasta la biblioteca que utilizan los investigadores de todo el mundo: PyTorch.
Lo que hemos hecho los primeros
Por qué importa
Por el camino encontramos un defecto que ningún mensaje de error señalaba: para una combinación precisa de formas, la biblioteca elegía el método de cálculo más rápido, pero no el correcto. El resultado era un gradiente erróneo precisamente en la primera capa de toda red que trabaja con imágenes en color. El entrenamiento no se detenía: simplemente no aprendía.
La búsqueda automática elige el método más rápido, no el correcto. Cada forma nueva debe compararse al menos una vez con un cálculo de referencia.
Es la lección que llevamos a cada proyecto, no solo a la inteligencia artificial: un resultado no está verificado hasta que se contrasta con la realidad. Sobre esta base lo hemos medido todo: 98 operaciones de 98 correctas, 20 de 20 en el álgebra lineal en GPU, cientos de formas de convolución comprobadas una por una.
Qué significa para nuestros clientes
Significa saber hacer funcionar la inteligencia artificial en el hardware que ya se tiene, en sus instalaciones, sin enviar datos confidenciales a la nube. Y significa un método: cuando algo no está soportado, no nos quedamos en el «no se puede», sino que bajamos de nivel hasta encontrar la causa.
Una parte de este trabajo la compartimos como software libre, para que otros puedan devolver la vida a sus propias tarjetas.
«Los primeros del mundo»: según consta en las fuentes públicas consultadas (documentación oficial, repositorios y foros de referencia) a noviembre de 2026, no existen otros casos documentados de PyTorch compilado de forma nativa con ROCm en Windows para GPU gfx906. Si conoce alguno, escríbanos: lo citaremos con mucho gusto. ROCm, MIOpen, PyTorch y ZLUDA son proyectos de sus respectivos autores, distribuidos con sus propias licencias.