ROCm 开源项目教程

最新推荐文章于 2025-05-08 16:53:56 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-08 16:53:56 发布 · 562 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

ROCm 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/roc/ROCm

项目介绍

ROCm（Radeon Open Compute）是AMD开发的一个开源软件平台，旨在从AMD Instinct加速器和AMD Radeon GPU中提取高性能计算（HPC）和人工智能（AI）工作负载的性能。ROCm平台与行业软件框架保持兼容，支持多种编程语言和工具，如OpenMP、HIP、OpenCL和Python。

项目快速启动

安装ROCm

首先，确保你的系统满足ROCm的安装要求。以下是Linux系统的安装步骤：

更新系统包：
```
sudo apt update
sudo apt upgrade
```
安装ROCm依赖包：
```
sudo apt install libnuma-dev
```

添加ROCm仓库：

wget https://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/rocm.gpg.key
sudo apt-key add rocm.gpg.key
echo 'deb [arch=amd64] https://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/ xenial main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list

安装ROCm：

sudo apt update
sudo apt install rocm-dkms

设置环境变量：

echo 'export PATH=$PATH:/opt/rocm/bin:/opt/rocm/rocprofiler/bin:/opt/rocm/opencl/bin/x86_64' | sudo tee -a /etc/profile.d/rocm.sh

验证安装

运行以下命令验证ROCm是否安装成功：

/opt/rocm/bin/rocminfo

应用案例和最佳实践

使用ROCm进行深度学习

ROCm支持多种深度学习框架，如PyTorch和TensorFlow。以下是使用PyTorch的示例：

安装PyTorch：
```
pip install torch torchvision
```

训练一个简单的模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = SimpleModel().to('cuda')
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 生成随机数据
inputs = torch.randn(5, 10).to('cuda')
targets = torch.randn(5, 1).to('cuda')

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

使用ROCm进行HPC

ROCm支持多种HPC编程语言和库，如OpenMP和HIP。以下是使用HIP的示例：

编写HIP代码：

#include <hip/hip_runtime.h>
#include <iostream>

__global__ void vector_add(const float *A, const float *B, float *C, int numElements) {
    int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (i < numElements) {
        C[i] = A[i] + B[i];
    }
}

int main() {
    const int numElements = 512;
    size_t size = numElements * sizeof(float);

    float *h_A = (float*)malloc(size);
    float *h_B = (float*)malloc(size);
    float *h_C = (float*)malloc(size);

    for (int i = 0; i < numElements; ++i

ROCm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/roc/ROCm