hello-rocm

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📚 ROCm 优质参考资料

精选的 AMD 官方与社区资源

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简介 ​

  本模块收集整理了 ROCm 和 AMD GPU 相关的优质学习资源，包括官方文档、社区教程、技术博客和相关新闻。帮助你快速找到所需的参考资料。

hello-rocm Skill ​

hello-rocm Skill 是本项目内置的 AI 助手导航能力。它会把本项目的学习路径、Reference 索引、GPU 架构表、部署教程与排障清单提供给支持 Skills、Rules 或 Agent 配置的 AI 编程工具使用。

你想问Skill 会索引
我的 GPU 属于什么架构、对应哪个 gfx？docs/zh/00-environment/rocm-gpu-architecture-table.md
我想最快跑通第一个模型src/hello-rocm-skill/references/quick-deploy/SKILL.md
PyTorch / vLLM / Ollama / llama.cpp 在 ROCm 上怎么装？本页“框架与推理服务”
ROCm / PyTorch / HIP 报错怎么排？src/hello-rocm-skill/references/troubleshooting/SKILL.md
该从哪个章节开始学习？README 与各章节 index.md

一键复制使用提示 ​

将下面这句话复制给你的 AI 编程工具，让它根据自身支持的 Skills、Rules 或 Agent 配置方式自动判断如何加载：

text
请使用当前仓库的 src/hello-rocm-skill 作为 hello-rocm Skill；如果你的工具支持 Skills、Rules 或 Agent 配置，请把它安装或加载到合适位置（例如 .claude/skills、.cursor/skills 或 .agents/skills），然后根据该 Skill 帮我学习、部署和排查 AMD ROCm。

如果你想手动安装，也可以按工具复制到对应目录：

bash
mkdir -p .claude/skills
cp -r src/hello-rocm-skill .claude/skills/hello-rocm
bash
mkdir -p .cursor/skills
cp -r src/hello-rocm-skill .cursor/skills/hello-rocm
bash
mkdir -p .agents/skills
cp -r src/hello-rocm-skill .agents/skills/hello-rocm

安装或加载后，新开一个会话并尝试：

text
请加载 hello-rocm skill，帮我判断我的 AMD GPU 应该从哪个 ROCm 教程开始。

如果遇到故障排查与常见问题，也可以加入 飞书社区讨论。

官方资源 ​

AMD 官方文档 ​

资源描述链接
ROCm 文档ROCm 平台官方文档rocm.docs.amd.com
ROCm Release Notes版本发布说明Release Notes
HIP 编程指南HIP API 和编程指南HIP Docs
AMD GitHubAMD 开源项目仓库github.com/amd
ROCm GitHubROCm 项目仓库github.com/ROCm

AMD GPU 架构白皮书 ​

架构适用方向架构概览白皮书 / 官方资料
AMD CDNA 架构Instinct MI100 系列与 Exascale 级 GPU 计算AMD CDNA ArchitectureAMD CDNA White Paper
AMD CDNA 2 架构Instinct MI200 系列、科学计算与机器学习加速AMD CDNA ArchitectureAMD CDNA 2 White Paper
AMD CDNA 3 架构Instinct MI300 系列与生成式 AI/HPC 加速AMD CDNA ArchitectureAMD CDNA 3 White Paper
AMD CDNA 4 架构Instinct MI350 系列与新一代 AI 计算加速AMD CDNA ArchitectureAMD CDNA 4 Architecture Whitepaper
AMD RDNA 架构Radeon 图形与游戏 GPUAMD RDNA ArchitectureAMD RDNA Architecture

架构、产品与 LLVM Target 速查 ​

对初学者来说，可以先用产品名称定位架构，再用 LLVM Target（gfx）选择 ROCm / PyTorch 安装索引。完整 GPU 清单见下方“支持的 GPU 列表”。

CDNA：数据中心 Instinct GPU ​

架构典型产品LLVM Target主要方向
CDNA 4AMD Instinct MI350 系列（MI355X, MI350X）gfx950新一代 AI 训练 / 推理与 HPC
CDNA 3AMD Instinct MI300 系列（MI325X, MI300X, MI300A）gfx942生成式 AI 与 HPC 加速
CDNA 2AMD Instinct MI200 系列（MI250X, MI250, MI210）gfx90a科学计算与机器学习加速
CDNAAMD Instinct MI100 系列gfx908Exascale 级 GPU 计算

RDNA：Radeon 显卡与 Ryzen APU ​

架构典型产品 / Graphics modelLLVM Target主要方向
RDNA 4Radeon RX 9000 系列（RX 9070 XT / 9070 GRE / 9070）与 Radeon AI PRO R9000 系列gfx1201游戏显卡、工作站图形与 AI 能力
RDNA 4Radeon RX 9060 XT / 9060 系列gfx1200主流游戏显卡
RDNA 3.5Ryzen AI Max / Max PRO 300（Radeon 8060S / 8050S）gfx1151移动端 / APU 集成 GPU
RDNA 3.5Ryzen AI 300 / AI PRO 400（Radeon 890M / 880M / 860M）gfx1150移动端 / APU 集成 GPU
RDNA 3Radeon RX 7900 / PRO W7900 / PRO W7800 系列gfx1100高端消费级与工作站显卡
RDNA 3Radeon RX 7800 / 7700 / PRO W7700 / V710 系列gfx1101消费级与工作站显卡
RDNA 3Radeon RX 7600 系列gfx1102主流消费级显卡
RDNA 3Ryzen 200 系列（Radeon 780M / 760M / 740M）gfx1103移动端 / APU 集成 GPU

框架与推理服务（ROCm 快速安装入口） ​

本节面向 hello-rocm Skill 的快速查阅场景：优先给出框架官方或 AMD ROCm 官方安装入口，并附 AMD ROCm Blog 作为实践案例与版本动态的互相印证。

类型项目ROCm 快速安装 / 官方说明AMD 官方实践参考本项目入口
深度学习框架PyTorchInstall PyTorch for ROCmAMD ROCm Blog - PyTorch环境安装
深度学习框架TensorFlowInstall TensorFlow for ROCmAMD ROCm Blog - TensorFlow环境安装
深度学习框架JAXInstall JAX for ROCmAMD ROCm Blog - JAX环境安装
推理服务vLLMvLLM AMD ROCm installationAMD ROCm Blog - vLLMvLLM 部署教程
推理服务OllamaOllama GPU docsAMD ROCm Blog - OllamaOllama 部署教程
推理服务llama.cppllama.cpp build docs - HIP/ROCmAMD ROCm Blog - llama.cppllama.cpp 部署教程
推理服务LM StudioLM Studio GPU docsAMD ROCm Blog - LM StudioLM Studio 部署教程
推理运行时ONNX RuntimeInstall ONNX Runtime for ROCmAMD ROCm Blog - ONNX Runtime环境安装

库文档 ​

库名称用途文档链接
rocBLAS基础线性代数库rocBLAS Docs
MIOpen深度学习原语库MIOpen Docs
RCCL集合通信库RCCL Docs
rocFFT快速傅里叶变换rocFFT Docs
rocSPARSE稀疏矩阵库rocSPARSE Docs

社区资源 ​

教程与博客 ​

视频教程 ​

持续更新中...

论坛与社区 ​

平台描述链接
AMD CommunityAMD 官方社区论坛community.amd.com
GitHub DiscussionsROCm 项目讨论区ROCm Discussions
Reddit r/AmdAMD 相关讨论r/Amd

相关新闻 ​

2026 ​

2025 ​

  • 2025.12.11 - ROCm 7.10.0 发布
    • 支持 Windows 平台
    • 支持 pip 安装到 Python 虚拟环境
    • TheRock 项目重构底层架构

更多新闻持续更新中...

硬件支持 ​

支持的 GPU 列表 ​

Instinct 系列（数据中心） ​

系列型号架构LLVM TargetROCm 支持
MI350MI355X, MI350XCDNA 4gfx950✅
MI300MI325X, MI300X, MI300ACDNA 3gfx942✅
MI200MI250X, MI250, MI210CDNA 2gfx90a✅
MI100MI100CDNAgfx908✅

Radeon PRO 系列（工作站） ​

系列型号架构LLVM TargetROCm 支持
AI PRO R9000R9700, R9600DRDNA 4gfx1201✅
PRO W7000W7900 Dual Slot, W7900, W7800 48GB, W7800RDNA 3gfx1100✅
PRO W7700W7700, V710RDNA 3gfx1101✅

Radeon RX 系列（消费级） ​

系列型号架构LLVM TargetROCm 支持
RX 9000RX 9070 XT, 9070 GRE, 9070RDNA 4gfx1201✅
RX 9000RX 9060 XT LP, 9060 XT, 9060RDNA 4gfx1200✅
RX 7000RX 7900 XTX, 7900 XT, 7900 GRERDNA 3gfx1100✅
RX 7000RX 7800 XT, 7700 XT, 7700 XE, 7700RDNA 3gfx1101✅
RX 7000RX 7600RDNA 3gfx1102✅

Ryzen APU 系列（笔记本/移动端） ​

系列型号Graphics model (iGPU)架构LLVM TargetROCm 支持
Ryzen AI Max PRO 300AI Max+ PRO 395, Max PRO 390/385/380Radeon 8060SRDNA 3.5gfx1151✅
Ryzen AI Max 300AI Max+ 395, Max 390, Max 385Radeon 8060S / 8050SRDNA 3.5gfx1151✅
Ryzen AI PRO 400AI 9 HX PRO 475/470, AI 9 PRO 465, AI 7 PRO 450, AI 5 PRO 440/435Radeon 890M / 880M / 860MRDNA 3.5gfx1150✅
Ryzen AI 300AI 9 HX 375/370, AI 9 365Radeon 890M / 880MRDNA 3.5gfx1150✅
Ryzen 2009 270, 7 260/250, 5 240/230/220, 3 210Radeon 780M / 760M / 740MRDNA 3gfx1103✅

完整支持列表请以 ROCm 7.12.0 Compatibility Matrix 为准。

常用工具 ​

开发工具 ​

工具用途安装命令
hipccHIP 编译器sudo apt install hip-dev
rocprof性能分析工具sudo apt install rocprofiler
rocgdbGPU 调试器sudo apt install rocgdb
hipify-clangCUDA 到 HIP 转换sudo apt install hipify-clang

AI 框架 ​

框架ROCm 支持安装方式
PyTorch✅pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2
TensorFlow✅参考官方文档
JAX✅参考官方文档
ONNX Runtime✅参考官方文档

书籍推荐 ​

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