04-References

📚 ROCm 优质参考资料

精选的 AMD 官方与社区资源

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。ROCm 10.0.0 另有官方 AMD Skills（npx skills add amd/skills），管的是 AMD 平台最佳实践，可与本 Skill 同时安装。详见 ROCm 10.0.0 版本说明。

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”
FastFlowLM / Lemonade / XDNA2 怎么装？	FastFlowLM 环境 · Lemonade 环境
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：

Claude CodeCursor通用 Agent

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（latest / 10.0.0）	当前稳定版官方文档总入口	rocm.docs.amd.com/en/latest
ROCm Release Notes	版本发布说明	Release Notes
AMD Skills	把 AMD 官方优化知识做进 Claude / Cursor / Codex	github.com/amd/skills
ROCm CLI	装环境、验证、部署、管理	github.com/ROCm/rocm-cli
Hyperloom	开源自动优化引擎	Hyperloom 文档
HIP 编程指南	HIP API 和编程指南	HIP Docs
AMD GitHub	AMD 开源项目仓库	github.com/amd
ROCm GitHub	ROCm 项目仓库	github.com/ROCm

AMD GPU / APU 架构与官方技术资料

hello-rocm 更偏向本地学习、Radeon 显卡与 Ryzen AI PC 场景，因此本表优先列出 RDNA / Ryzen / Radeon 相关资料；CDNA / Instinct 资料保留在后半部分，供数据中心 GPU 对照使用。并非每一代都有传统 whitepaper，AMD 对 Radeon / Ryzen 侧更常发布 ISA Reference、ROCm 支持文档与官方技术文章。

架构 / 资源	适用方向	架构概览 / 支持入口	白皮书 / 官方技术资料
AMD RDNA 4 架构	Radeon RX 9000 / Radeon AI PRO R9000 系列，最新消费级与工作站 GPU	AMD RDNA Architecture	RDNA 4 ISA Reference Guide
AMD RDNA 3.5 架构	Ryzen AI Max / AI 300 / AI 400 系列 APU 集成 GPU（`gfx1150` / `gfx1151` / `gfx1152`）	AMD RDNA3.5 system optimization	RDNA 3.5 ISA Reference Guide
AMD RDNA 3 架构	Radeon RX 7000 / Radeon PRO W7000 系列与部分 Ryzen APU	AMD RDNA Architecture	RDNA 3 ISA Reference Guide
AMD RDNA 2 架构	Radeon RX 6000 / Radeon PRO W6000 系列	AMD RDNA Architecture	RDNA 2 Explained: Radeon PRO W6000 / RDNA 2 ISA Reference Guide
AMD RDNA 架构	Radeon RX 5000 / Radeon PRO W5000 系列，RDNA 基础架构	AMD RDNA Architecture	GPUOpen AMD GPU architecture programming documentation
ROCm on Radeon and Ryzen	Radeon RX / Radeon PRO / Ryzen APU 的 ROCm + PyTorch 支持入口	Use ROCm on Radeon and Ryzen	GPU hardware specifications
AMD XDNA / Ryzen AI NPU	Ryzen AI 端侧 NPU 推理，区别于 ROCm/HIP GPU 计算	AMD XDNA Architecture	AMD Ryzen AI Software / Ryzen AI Docs PDF
AMD CDNA 4 架构	Instinct MI350 系列与新一代 AI 计算加速	AMD CDNA Architecture	AMD CDNA 4 Architecture Whitepaper
AMD CDNA 3 架构	Instinct MI300 系列与生成式 AI/HPC 加速	AMD CDNA Architecture	AMD CDNA 3 White Paper
AMD CDNA 2 架构	Instinct MI200 系列、科学计算与机器学习加速	AMD CDNA Architecture	AMD CDNA 2 White Paper
AMD CDNA 架构	Instinct MI100 系列与 Exascale 级 GPU 计算	AMD CDNA Architecture	AMD CDNA White Paper

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 4	AMD Instinct MI350 系列（MI355X, MI350X）	`gfx950`	新一代 AI 训练 / 推理与 HPC
CDNA 3	AMD Instinct MI300 系列（MI325X, MI300X, MI300A）	`gfx942`	生成式 AI 与 HPC 加速
CDNA 2	AMD Instinct MI200 系列（MI250X, MI250, MI210）	`gfx90a`	科学计算与机器学习加速
CDNA	AMD Instinct MI100 系列	`gfx908`	Exascale 级 GPU 计算

RDNA：Radeon 显卡与 Ryzen APU

架构	典型产品 / Graphics model	LLVM Target	主要方向
RDNA 4	Radeon 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 4	Radeon RX 9060 XT LP / 9060 XT / 9060 系列	`gfx1200`	主流游戏显卡
RDNA 3.5	Ryzen AI Max / Max PRO 300（Radeon 8060S / 8050S）含 AI Max+ 392/388	`gfx1151`	移动端 / APU 集成 GPU
RDNA 3.5	Ryzen AI 300 / AI 400 / AI PRO 400 高端型号（Radeon 890M / 880M）	`gfx1150`	移动端 / APU 集成 GPU
RDNA 3.5	Ryzen AI 300 / AI 400 / AI PRO 400 中端型号（Radeon 860M 等）	`gfx1152`	移动端 / APU 集成 GPU
RDNA 3	Radeon RX 7900 / PRO W7900 / PRO W7800 系列	`gfx1100`	高端消费级与工作站显卡
RDNA 3	Radeon RX 7800 / 7700 / PRO W7700 / V710 系列	`gfx1101`	消费级与工作站显卡
RDNA 3	Radeon RX 7600 系列	`gfx1102`	主流消费级显卡
RDNA 3	Ryzen 200 系列（Radeon 780M / 760M / 740M）	`gfx1103`	移动端 / APU 集成 GPU

Ryzen 系列与端侧 AI PC 官方资料

说明：用户常说的 gfx3.5 更准确地对应 RDNA 3.5 / GFX11.5。在 ROCm / LLVM target 中应使用 gfx1150、gfx1151、gfx1152 等名称，而不是 gfx3.5。

主题	适用设备 / 方向	官方资料	重点用途
ROCm on Radeon and Ryzen	Radeon 9000/7000 系列、Ryzen APU	Use ROCm on Radeon and Ryzen	面向消费级 Radeon 与 Ryzen APU 的 ROCm / PyTorch 入口
RDNA 3.5 系统优化	Ryzen AI Max / AI 300 / AI 400 APU（`gfx1150` / `gfx1151` / `gfx1152`）	AMD RDNA3.5 system optimization	RDNA 3.5 APU 的 GPUVM、内核版本与系统调优要求
GPU 硬件规格	Instinct、Radeon PRO/RX、Ryzen APU	GPU hardware specifications	查询 CU、wavefront、cache、LLVM target 与 GFXIP 版本
ROCm 兼容性矩阵	ROCm 各版本支持的 GPU / APU	ROCm Compatibility Matrix	核对硬件、系统、驱动与 ROCm 版本组合
AMDGPU LLVM target	编译器与底层 target 查询	LLVM AMDGPU Backend User Guide	查询 `gfx1150` / `gfx1151` / `gfx1152` 等 LLVM target 命名
Ryzen AI Max 本地大模型推理	Ryzen AI Max+ 395 / Radeon 8060S	AI Inference on AMD Ryzen AI Max Processor	统一内存 APU 上的本地 LLM 推理实践
Ryzen AI Max+ 395 产品与架构说明	Ryzen AI Max+ 395、Radeon 8060S、XDNA 2 NPU	AMD Ryzen AI Max+ 395 Processor	端侧 AI PC 的 CPU / GPU / NPU 组合与定位
Ryzen AI Software	Ryzen AI NPU / iGPU 应用开发	AMD Ryzen AI Software / Ryzen AI Docs PDF	NPU 侧 ONNX Runtime / Vitis AI EP 软件栈（与 ROCm/HIP 区分）
AMD XDNA NPU 架构	Ryzen AI NPU	AMD XDNA Architecture	端侧 NPU 的 spatial dataflow / AI Engine 架构背景

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	PyTorch	Install PyTorch for ROCm	AMD ROCm Blog - PyTorch	环境安装
深度学习框架	TensorFlow	Install TensorFlow for ROCm	AMD ROCm Blog - TensorFlow	环境安装
深度学习框架	JAX	Install JAX for ROCm	AMD ROCm Blog - JAX	环境安装
推理服务	vLLM	vLLM AMD ROCm installation	AMD ROCm Blog - vLLM	vLLM 部署教程
推理服务	Ollama	Ollama GPU docs	AMD ROCm Blog - Ollama	Ollama 部署教程
推理服务	llama.cpp	llama.cpp build docs - HIP/ROCm	AMD ROCm Blog - llama.cpp	llama.cpp 部署教程
推理服务	LM Studio	LM Studio GPU docs	AMD ROCm Blog - LM Studio	LM Studio 部署教程
NPU 运行时	FastFlowLM	FastFlowLM Linux	Lemonade Linux + FLM	FastFlowLM 部署
推理服务	Lemonade	Ubuntu 安装	Lemonade GitHub	Lemonade 部署
推理运行时	ONNX Runtime	Install ONNX Runtime for ROCm	AMD 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

硬件支持

支持的 GPU 列表

Instinct 系列（数据中心）

系列	型号	架构	LLVM Target	ROCm 支持
MI350	MI355X, MI350X, MI350P	CDNA 4	`gfx950`	✅
MI300	MI325X, MI300X, MI300A	CDNA 3	`gfx942`	✅
MI200	MI250X, MI250, MI210	CDNA 2	`gfx90a`	✅
MI100	MI100	CDNA	`gfx908`	✅

Radeon PRO 系列（工作站）

系列	型号	架构	LLVM Target	ROCm 支持
AI PRO R9000	R9700S, R9700, R9600D	RDNA 4	`gfx1201`	✅
PRO W7000	W7900 Dual Slot, W7900, W7800 48GB, W7800	RDNA 3	`gfx1100`	✅
PRO W7700	W7700, V710	RDNA 3	`gfx1101`	✅

Radeon RX 系列（消费级）

系列	型号	架构	LLVM Target	ROCm 支持
RX 9000	RX 9070 XT, 9070 GRE, 9070	RDNA 4	`gfx1201`	✅
RX 9000	RX 9060 XT LP, 9060 XT, 9060, RX 9050 / 9050 4GB	RDNA 4	`gfx1200`	✅
RX 7000	RX 7900 XTX, 7900 XT, 7900 GRE	RDNA 3	`gfx1100`	✅
RX 7000	RX 7800 XT, 7700 XT, 7700 XE, 7700	RDNA 3	`gfx1101`	✅
RX 7000	RX 7600	RDNA 3	`gfx1102`	✅

Ryzen APU 系列（笔记本/移动端）

系列	型号	Graphics model (iGPU)	架构	LLVM Target	ROCm 支持
Ryzen AI Max PRO 300	AI Max+ PRO 395, Max PRO 390/385/380	Radeon 8060S	RDNA 3.5	`gfx1151`	✅
Ryzen AI Max 300	AI Max+ 395, AI Max+ 392, AI Max+ 388, Max 390, Max 385	Radeon 8060S / 8050S	RDNA 3.5	`gfx1151`	✅
Ryzen AI PRO 400	AI 9 HX PRO 475/470, AI 9 PRO 465, AI 7 PRO 450, AI 5 PRO 440	Radeon 890M / 880M / 860M	RDNA 3.5	`gfx1150` / `gfx1152`	✅
Ryzen AI 400	AI 9 HX 475/470, AI 9 465, AI 7 450	Radeon 890M / 880M / 860M	RDNA 3.5	`gfx1150` / `gfx1152`	✅
Ryzen AI 300	AI 9 HX 375/370, AI 9 365, AI 7 350/345, AI 5 340/330	Radeon 890M / 880M	RDNA 3.5	`gfx1150` / `gfx1152`	✅
Ryzen 200	9 270, 7 260/250, 5 240/230/220, 3 210 及 PRO 系列	Radeon 780M / 760M / 740M	RDNA 3	`gfx1103`	✅

完整支持列表请以 ROCm 10.0.0 Compatibility Matrix 为准。

社区资源

教程与博客

AMD ROCm Blog - AMD 官方技术博客
AMD Developer - AMD 开发者资源中心
Datawhale - 开源学习社区

视频教程

持续更新中...

论坛与社区

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

常用工具

开发工具

工具	用途	安装命令
hipcc	HIP 编译器	`sudo apt install hip-dev`
rocprof	性能分析工具	`sudo apt install rocprofiler`
rocgdb	GPU 调试器	`sudo apt install rocgdb`
hipify-clang	CUDA 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

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