hello-rocm

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00-Environment

AMD

🛠️ ROCm 基础环境安装与配置

统一环境基线 · ROCm 7.12.0 · 所有后续章节的前置依赖

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简介 ​

  本章节是整个 hello-rocm 项目的环境基线参考。统一以 ROCm 7.12.0（Technology Preview，2026-03-26 发布）为目标版本，覆盖 Windows 和 Ubuntu 双平台的安装、校验与卸载流程。

  后续所有章节（01-Deploy、02-Fine-tune 等）的环境准备均以本章为基准。如需使用其他 ROCm 版本或其他 GPU 架构，请参考 GPU 架构对照表 进行对应替换。

💡 平台建议：Windows 已支持 ROCm 体验与推理验证，但 ROCm 生态工具链（如 rocminfo、amd-smi、多卡支持、容器化部署等）在 Ubuntu 上支持更完整。建议使用 Ubuntu 24.04 作为主力开发环境，Windows 可作为快速体验或轻量推理使用。

⚠️ ROCm 7.12.0 为 Technology Preview 版本，不适合生产环境。生产环境请使用 ROCm 7.2 production stream。

⚠️ Windows 用户必读：安装前务必确认你的 Adrenalin Driver 版本 和 Windows 版本 符合要求（见下方版本信息表），否则 ROCm 将无法正常运行。

版本信息 ​

项目要求下载链接
ROCm7.12.0 (Technology Preview)官方安装页
PyTorch2.10.0 / 2.9.1通过 uv 安装（见下文）
Python3.11 / 3.12 / 3.13由 uv 自动管理
Windows 版本11 25H2—
Adrenalin Driver (Windows)26.3.1⬇️ 下载 Adrenalin 26.3.1
Visual Studio 2022 (Windows)Community，勾选「使用 C++ 的桌面开发」⬇️ 下载 VS 2022
Ubuntu24.04.3 (HWE kernel 6.14 for Ryzen APU)Ubuntu Downloads

目录 ​

一、Windows 11 安装 ​

以 Ryzen AI Max+ 395（gfx1151） 为例。

📖 官方文档：Install ROCm on Windows | Install PyTorch

1.1 前置条件检查 ​

✅ 检查项要求
Windows 版本必须 Windows 11 25H2（设置 → 系统 → 关于 查看）
Adrenalin 驱动必须 26.3.1（⬇️ 下载）
Visual Studio 2022（可选）Community 版即可，安装时勾选「使用 C++ 的桌面开发」（⬇️ 下载）。AMD Quark 等需要编译自定义算子时必需
Visual Studio 安装勾选「使用 C++ 的桌面开发」

1.2 卸载冲突软件 ​

  • 控制面板 → 程序 → 卸载程序 → 移除所有 HIP SDK 相关项

1.3 关闭 Windows 安全功能 ​

以下功能会干扰 ROCm 运行，必须关闭：

  • WDAG：控制面板 → 程序和功能 → 启用或关闭 Windows 功能 → 取消勾选 "Microsoft Defender Application Guard"
  • SAC：设置 → 隐私和安全 → Windows 安全中心 → 应用和浏览器控制 → 智能应用控制设置 → 关闭

1.4 安装 uv（Python 包管理器） ​

本项目使用 uv 管理 Python 环境和依赖，替代传统的 pip + venv 流程。uv 由 Rust 编写，速度提升 10-100 倍。

powershell
# Windows 安装 uv（PowerShell）
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex

# 或使用 winget
# winget install astral-sh.uv

# 验证安装
uv --version

📖 更多安装方式参考：uv 入门教程

1.5 安装 ROCm + PyTorch ​

powershell
# 安装 Python 3.12（uv 内置版本管理，无需单独安装 Python）
uv python install 3.12

# 创建虚拟环境
uv venv --python 3.12
.venv\Scripts\activate

# 安装 ROCm 运行时 + 库（gfx1151 = Ryzen AI Max+ 395/390/385）
uv pip install --index-url https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx1151/ "rocm[libraries,devel]"

# 安装 PyTorch
uv pip install --index-url https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx1151/ torch torchvision torchaudio

# 安装其他项目依赖（如有 requirements.txt）
uv pip install -r requirements.txt

⚠️ 不要将 ROCm DLL 复制到 System32，否则会引起冲突。

💡 上述 gfx1151 对应 Ryzen AI Max 系列（395/390/385）。其他 GPU 请替换 --index-url：

你的 GPU替换为
Ryzen AI PRO 400 系列 (AI 9 HX PRO 475 等)https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx1150/
Radeon RX 9070 XT / 9060 XThttps://repo.amd.com/rocm/whl/gfx120X-all/
Radeon RX 7900 XTX / 7800 XThttps://repo.amd.com/rocm/whl/gfx110X-all/
Instinct MI300X / MI325Xhttps://repo.amd.com/rocm/whl/gfx94X-dcgpu/

完整对照请查阅 GPU 架构对照表 或 官方兼容性矩阵。

🚀 国内加速提示：对于非 ROCm 的普通 PyPI 包，可配置镜像源加速下载：

bash
# 全局配置清华镜像（仅影响未指定 --index-url 的包）
uv pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、Ubuntu 24.04 安装 ​

以 Ryzen AI Max+ PRO 395（gfx1151） 为例。

📖 官方文档：Install ROCm on Ubuntu | Install PyTorch

2.1 安装 uv 与依赖 ​

bash
sudo apt install -y libatomic1 libquadmath0

# 安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 验证
uv --version

2.2 安装 ROCm + PyTorch（uv 方式，推荐） ​

bash
# 安装 Python 3.12
uv python install 3.12

# 创建虚拟环境
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate

# 安装 ROCm（gfx1151 = Ryzen AI Max+ 395/390/385）
uv pip install --index-url https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx1151/ "rocm[libraries,devel]"

# 安装 PyTorch
uv pip install --index-url https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx1151/ torch torchvision torchaudio

# 安装其他项目依赖（如有 requirements.txt）
uv pip install -r requirements.txt

💡 其他 GPU 替换 --index-url 即可，对照表见 Windows 1.5 节 或 GPU 架构对照表。

2.3 备选：一键安装脚本 ​

如果你希望自动完成内核、驱动、ROCm 全套安装，可使用本项目提供的安装脚本：

bash
sudo apt update
sudo apt install -y curl git

git clone -b unified-installer https://github.com/amdjiahangpan/rocm-install-script.git
cd rocm-install-script
chmod +x install.sh
sudo ./install.sh

📖 脚本详情及参数说明：rocm-install-script (unified-installer 分支)

2.4 配置 GPU 访问权限（Linux） ​

💡 此步可在安装后任意时间执行，重启生效即可。

bash
sudo usermod -a -G render,video "$LOGNAME"
# 重启或重新登录后生效

三、校验安装 ​

3.1 PyTorch 检测（Windows / Linux 通用） ​

bash
python -c "import torch; print('PyTorch:', torch.__version__); print('ROCm available:', torch.cuda.is_available()); print('Device:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'N/A')"

期望输出：

PyTorch: 2.10.0+rocm7.12.0
ROCm available: True
Device: AMD Radeon Graphics

💡 ROCm 通过 HIP 兼容 CUDA API，torch.cuda.is_available() 返回 True 是正常的。

3.2 简单计算测试 ​

python
import torch
x = torch.randn(3, 3, device='cuda')
y = torch.randn(3, 3, device='cuda')
print(x @ y)

3.3 Linux 专用工具 ​

bash
rocminfo | grep -E "Name:|Marketing Name:"
rocm-smi          # 或 amd-smi monitor
hipinfo           # pip 安装方式可用

3.4 常见问题 ​

现象原因解决
torch.cuda.is_available() = False驱动版本不匹配Windows：确认 Adrenalin 26.3.1；Linux：确认 inbox kernel
No GPU detected (Linux)未加入 render/video 组sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME + 重启
DLL 加载错误 (Windows)SAC/WDAG 未关闭见 1.3 节

四、卸载 ROCm ​

Windows ​

直接删除项目中的 .venv 文件夹即可（资源管理器中右键删除，或在 CMD 中执行）：

cmd
rmdir /s /q .venv

如需卸载 Adrenalin 驱动：控制面板 → 程序 → 卸载程序 → AMD Software

Ubuntu ​

bash
rm -rf .venv

五、切换其他 GPU 架构 ​

只需将安装命令中的 --index-url 或 apt 包名替换为对应值：

GPU 示例LLVM Targetpip index URL
MI355X / MI350Xgfx950https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx950-dcgpu/
MI300X / MI325Xgfx942https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx94X-dcgpu/
RX 9070 XTgfx1201https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx120X-all/
RX 7900 XTXgfx1100https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx110X-all/
Ryzen AI Max 395gfx1151https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx1151/
Ryzen AI PRO 400gfx1150https://repo.amd.com/rocm/whl/gfx1150/

完整对照表见 GPU 架构对照表。

📖 完整官方文档：