AMD ROCm中国开发者专区成立了!

 Datawhale发布 

联合共建:Datawhale、魔搭社区、AMD

在 AI 浪潮席卷的当下,每一位开发者都在寻找更具性价比、更开放的软硬件解决方案。但现实中,想在高端显卡或 AI PC 上跑通第一个 Demo,往往要面对复杂的配置和零散的文档。很多时候,我们手握强大的硬件,却因为软件生态的门槛而止步。

为了打破硬件与软件开发之间的壁垒,AMD携手Datawhale与魔搭社区,成立「AMD ROCm 中国开发者专区」。

强强联合,共建端侧 AI 开发者生态

作为高性能与AI计算的领导者, AMD 致力于解决世界上最重要的挑战。今年6月,AMD正式发布最新版本ROCm 7,更聚焦日益增长的AI推理需求,对于AI推理加速和开发者生产力提升至关重要。

开源、开放是AMD坚持的核心价值,一直致力于支持并推动开源生态的蓬勃发展。不久前,AMD的AI开源软件栈“ROCm”荣获了2025年世界互联网大会领先科技奖,这份荣誉不仅是对ROCm开源软件栈的认可,更是对开源开放、共享协作精神的肯定。

此次 AMD 与 Datawhale、魔搭社区共建AI开发者生态,正是通过开源社区的方式,将AI转化为开发者触手可及的生产力。

Datawhale AMD 开发者交流群

在「AMD ROCm 中国开发者专区」,我们构建了一套完整的成长体系。无论你是刚接触 AMD 的新手,还是寻求性能优化的资深玩家,都能在这里找到支持。

我们将在这里,建立一个集系统学习、实战演练、技术共创、开源共建为一体的开发者大本营。

  • AMD ROCm 开源生态实战: 基于开放软件平台,提供从环境搭建到模型优化的保姆级教程。

  • 大模型端侧部署全流程: 深度解析如何将大模型高效部署到 AMD 硬件设备上,榨干每一分算力,优化推理性能。

  • 行业解决方案实战案例: 汇聚 AMD 在智能创作、游戏娱乐、企业生产力等场景的成功应用案例,为你提供灵感参考。

扫码加群

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
<think>嗯,用户想要查找AMD ROCm的安装方法,并且明确询问了安装教程。从用户提供的引用来看,主要有三个来源的信息:ROCm官方安装指南、Windows环境安装说明和Ubuntu22.04下的安装教程。 用户可能正在准备在Linux或Windows系统上部署AMD GPU计算环境,考虑到ROCm主要面向开发者和高性能计算场景,ta很可能从事机器学习、科学计算相关工作。从ta直接要求"教程"而非基础概念来看,应该已具备基本的系统管理能力。 从引用材料看,安装过程有几个关键点需要注意:硬件兼容性是首要条件(特别是GFX9架构),不同操作系统步骤差异较大,PyTorch等框架需要匹配特定版本的ROCm。用户没有说明具体操作系统,所以需要覆盖主流情况。 在整理回复时,应该突出三个重点: 1 硬件验证部分要详细,因为这是安装失败最常见的原因 2 Windows和Ubuntu的流程要分开说明,避免混淆 3 补充PyTorch安装这个开发者最关心的下游环节 特别注意引用[3]中提到的版本匹配问题:torch2.2.2+rocm5.7+cp311这个组合示例很有参考价值,但需要提醒用户根据实际版本调整。对于开发者来说,装错版本会导致后续环境崩溃,这点必须强调。 考虑生成的问题要覆盖用户可能的后续需求:比如容器部署(引用[1]提到的Docker)、多卡配置、故障排查等,这些都是实际部署时的高频问题。另外可以补充编译测试环节,因为很多用户会忽略安装后的验证步骤。 </think>以下是根据AMD官方文档及实践经验整理的**ROCm安装教程**,涵盖Linux(Ubuntu)和Windows系统关键步骤: --- ### **一、安装前准备(通用要求)** 1. **硬件验证** - AMD GPU需支持 **GFX9架构** 及以上(如RX 5700/ RX 7900系列、Instinct MI系列) - 运行命令验证(Linux): ```bash lspci | grep -i amd # 查看GPU型号 ``` 2. **系统要求** - **Linux**:Ubuntu 20.04/22.04(推荐),内核 ≥5.6 - **Windows**:Windows 10/11,WSL 2已启用 --- ### **二、Linux(Ubuntu)安装步骤** #### **1. 添加官方仓库 & 安装** ```bash wget -q -O - https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | sudo apt-key add - echo 'deb [arch=amd64] https://repo.radeon.com/rocm/apt/5.7 jammy main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list # 适配Ubuntu22.04和ROCm 5.7 sudo apt update sudo apt install rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk ``` #### **2. 配置用户组 & 环境变量** ```bash sudo usermod -aG video,render $USER # 添加当前用户到必要组 echo 'export PATH=$PATH:/opt/rocm/bin' | sudo tee -a /etc/profile.d/rocm.sh echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/rocm/lib' | sudo tee -a /etc/profile.d/rocm.sh sudo reboot # 重启生效 ``` #### **3. 验证安装** ```bash rocminfo # 查看GPU识别状态 hipify-cli --version # 检查HIP工具链 ``` > 若出现`IOMMU not enabled`警告,需在BIOS中启用IOMMU[^1]。 --- ### **三、Windows安装步骤(通过WSL 2)** 1. **启用WSL 2** ```powershell dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart wsl --set-default-version 2 ``` 2. **安装Ubuntu子系统** - Microsoft Store搜索安装 **Ubuntu 22.04 LTS** 3. **在WSL中安装ROCm** - 重复 **[Linux安装步骤](#二、linuxubuntu安装步骤)** --- ### **四、PyTorch环境配置(可选)** ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7 # ROCm 5.7专用 # 或手动下载.whl文件(如引用[3]): pip3 install torch-2.2.2+rocm5.7-cp311-cp311-linux_x86_64.whl ``` --- ### **五、常见问题解决** | 问题现象 | 解决方案 | |---------------------------|------------------------------| | `GPU not detected` | 检查`/dev/kfd`权限,重启服务 | | HIP编译失败 | 确认`/opt/rocm`路径正确 | | Windows WSL无GPU识别 | 更新AMD驱动至23.20+版本 | > 完整文档参考:[ROCm官方安装指南](https://rocm.docs.amd.com)[^1] ---
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