ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU 使用教程

ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU 使用教程

ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU ROCm Library Files for gfx1103 and update with others arches based on AMD GPUs for use in Windows. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU

1. 项目介绍

ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU 是一个开源项目，旨在为AMD 780M APU的gfx1103架构提供优化的ROCm库。这些库基于ROCm官方Linux版本，并进行了额外的调整和优化，以填补官方支持的空白。项目不仅支持gfx1103架构，还扩展到其他AMD GPU架构，为社区提供了显著的性能提升，尤其在AI模型和ROCm-based环境中。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了HIP SDK（适用于Windows）或ROCm（适用于Linux）。

下载文件

从本项目下载对应的ROCmLibs架构压缩文件。例如，适用于gfx1103的文件可能是 rocm gfx1103 AMD780M phoenix V3 for hip sdk 5.7.7z。

安装步骤

1. 备份：备份 %HIP_PATH%\bin\ 目录下的原始库文件和 rocblas.dll。你可以将现有的 rocblas 文件夹重命名为 oldlibrary，将 rocbals.dll 重命名为 oldrocblas.dll（备份仅用于开发目的，否则可以直接删除）。

2. 解压：解压下载的ROCmLibs架构压缩文件，并将解压后的 library 文件夹放入 %HIP_PATH%\bin\rocblas 目录中，将 rocblas.dll 放入 %HIP_PATH%\bin\ 目录中。

3. 重启（可选）：重启你的计算机以使更改生效（这不是必须的步骤）。

完成以上步骤后，你的AMD GPU就可以利用优化的ROCm库了。

3. 应用案例和最佳实践

本项目优化的ROCm库可以在多种应用中显著提升性能，例如：

• 在ZLUDA CUDA Wrapper和ROCm-based环境中运行的AI模型（如Llama、Stable Diffusion）。
• 使用FluxGym、Zluda和ROCm在Windows上训练LoRA模型。
• 在LM Studio中使用。

4. 典型生态项目

ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU 支持的AMD GPU架构包括但不限于gfx803、gfx902、gfx90c、gfx90c:xnack-、gfx906、gfx1010、gfx1010:xnack-、gfx1011、gfx1012、gfx1012:xnack-、gfx1031、gfx1032、gfx1034、gfx1035、gfx1036、gfx1103、gfx1150（实验性支持）。

对于添加对额外GPU的支持的详细说明，请参考项目wiki页面。如需更多关于在LM Studio中使用ROCmLibs的信息，请访问我们的专用wiki页面。

ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU ROCm Library Files for gfx1103 and update with others arches based on AMD GPUs for use in Windows. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU