¡Por supuesto! Aquí tienes un código de ejemplo en Python para realizar una multiplicación matricial:

```python
import tensorflow as tf
import time

# Creamos dos matrices aleatorias
matrix_size = 10000
matrix_a = tf.random.normal([matrix_size, matrix_size])
matrix_b = tf.random.normal([matrix_size, matrix_size])

# Multiplicamos las matrices utilizando la GPU
with tf.device('/GPU:0'):
    start_time = time.time()
    result = tf.matmul(matrix_a, matrix_b)
    elapsed_time = time.time() - start_time
    print(f'Tiempo de ejecución utilizando la GPU: {elapsed_time:.2f} segundos')

# Multiplicamos las matrices utilizando la CPU
start_time = time.time()
result = tf.matmul(matrix_a, matrix_b)
elapsed_time = time.time() - start_time
print(f'Tiempo de ejecución utilizando la CPU: {elapsed_time:.2f} segundos')
```

Este código crea dos matrices aleatorias de tamaño `matrix_size` * `matrix_size` y las multiplica utilizando la función `tf.matmul()` de TensorFlow. El primer bloque de código utiliza la GPU para realizar la multiplicación matricial, mientras que el segundo bloque utiliza la CPU. Al final de cada bloque, se imprime el tiempo de ejecución en segundos.

Si todo está configurado correctamente, deberías ver una diferencia significativa en el tiempo de ejecución entre la GPU y la CPU. ¡Espero que esto te ayude a probar el funcionamiento correcto de tu GPU de AMD!
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