在人工智能和机器学习领域，NVIDIA 公司凭借其 CUDA 计算生态系统和高性能 GPU 架构，已成为大型语言模型(LLM)训练与推理的主导力量。从基础实验到前沿研究，NVIDIA 的技术方案几乎成为了行业标准。作为其主要竞争对手，AMD(YES！)在 AI 计算领域的发展潜力值得关注。

AMD 在 CPU 和 GPU 市场已深耕多年。在处理器领域，AMD 不仅与英特尔形成有效竞争，近期在数据中心市场份额方面甚至实现了超越。而在 GPU 领域，尽管 AMD 主要聚焦于中端游戏市场，提供了一系列性价比优异的高性能显卡，但在 AI 计算特别是 LLM 推理方面，专业技术文档与实施指南相对匮乏，这制约了开发者充分利用 AMD 硬件进行 AI 开发。

在AMD GPU上部署AI大模型：从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南_大语言模型

本文以 AMD Radeon RX 7900XT 为例，RX 7900XT 配备 5376 个流处理器(与 CUDA 核心在概念上相似但架构不同)和 20GB GDDR6 显存(320 位总线宽度)。我们将在 Linux 环境下解决了 ROCm 部署的诸多技术挑战。

系统架构与环境配置

本文采用的 LLM 部署架构基于 ROCm + Ollama + Open WebUI 技术栈以下配置步骤会因目标平台特性(如操作系统版本)而略有差异。本文主要以Linux 环境为例，适用于大多数基于 Ubuntu/Debian 的发行版。对于其他 Linux 发行版，请参考相应的软件包管理与系统配置命令。

1、GPU 驱动与 ROCm 环境配置

安装 GPU 驱动是硬件升级后的首要任务。除了基本显卡驱动外，还需要安装 AMD 的 Radeon Open Compute Platform (ROCm)，这是 Ollama 在 GPU 上执行推理任务的基础环境，类似于 NVIDIA 的 CUDA 平台。

首先，需确定 ROCm 版本与 GPU 型号及 Linux 内核的兼容性。可通过以下命令查看当前内核版本：

$ uname-r
 6.6.0-30-generic
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根据 ROCm 兼容性文档，对于上述内核版本，ROCm 6.2.x 系列最为适合。经过测试，ROCm 6.2.1 提供了最稳定的性能表现。可从官方仓库下载

amdgpu-install
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工具：

wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.2.1/ubuntu/jammy/amdgpu-install_6.2.60201-1_all.deb
 sudo apt-get install ./amdgpu-install_6.1.60103-1_all.deb
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使用以下参数执行安装脚本，完成驱动及开发环境的配置：

sudo amdgpu-install --usecase=dkms,graphics,multimedia,rocm,rocmdev,opencl,openclsdk,hip,hiplibsdk
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安装过程中可能出现各类兼容性警告或错误，需针对具体情况查找解决方案。例如，常见的 gcc 版本兼容性问题(“gcc version does not match version that built latest default kernel”)可能需要切换到特定版本的编译器：

$ gcc-v
Using built-in specs.
COLLECT_GCC=gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/12/lto-wrapper
OFFLOAD_TARGET_NAMES=nvptx-none:amdgcn-amdhsa
OFFLOAD_TARGET_DEFAULT=1
Target: x86_64-linux-gnu
...
Thread model: posix
Supported LTO compression algorithms: zlib zstd
 gcc version 12.3.0 (Ubuntu 12.3.0-1ubuntu1~22.04)
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2、驱动验证与环境测试

成功安装驱动和 ROCm 后，重启系统并执行一系列基本验证，确认环境配置正确：

验证当前显示驱动状态(注意

driver=amdgpu
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