一、准备工作
执行 uname -r 命令,确认内核版本为 6.10 以上。
$ uname -r 6.12.65-amd64-desktop-rolling
然后安装如下包:
sudo apt update sudo apt install linux-headers-$(uname -r) python3-setuptools python3-wheel -y
二、安装 amdgpu-install 工具
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/7.2/ubuntu/noble/amdgpu-install_7.2.70200-1_all.deb sudo dpkg -i ./amdgpu-install_7.2.70200-1_all.deb -y
三、安装 ROCm(关键:加 --no-dkms)
修改 /usr/bin/amdgpu-install 脚本,将
ubuntu|linuxmint|debian)
修改成:
ubuntu|linuxmint|debian|deepin)
然后再执行如下命令:
amdgpu-install -y --usecase=rocm --no-dkms # 必须--no-dkms,依赖内核内置驱动 sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME # 添加用户到GPU权限组 echo "export PATH=$PATH:/opt/rocm-7.2.0/bin" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc sudo reboot # 重启使权限与路径生效
四、重启后验证安装
uos@uos-imini-PC:~$ rocminfo | grep -i gfx Name: gfx1150 Name: amdgcn-amd-amdhsa--gfx1150 Name: amdgcn-amd-amdhsa--gfx11-generic
gfx1155 是 880M 对应架构
gfx1155
$ rocm-smi WARNING: AMD GPU device(s) is/are in a low-power state. Check power control/runtime_status ======================================== ROCm System Management Interface ======================================== ================================================== Concise Info ================================================== Device Node IDs Temp Power Partitions SCLK MCLK Fan Perf PwrCap VRAM% GPU% (DID, GUID) (Edge) (Socket) (Mem, Compute, ID) ================================================================================================================== 0 1 0x150e, 56408 34.0°C 7.048W N/A, N/A, 0 N/A N/A 0% auto N/A 23% 1% ================================================================================================================== ============================================== End of ROCm SMI Log ===============================================
# 安装 python3 虚拟环境支持包 sudo apt install python3.12-venv -y # 创建并激活虚拟环境 python3 -m venv rocm_env && source rocm_env/bin/activate # 安装ROCm版PyTorch pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.1 # 验证GPU可用性 python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"
输出:
$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))" True AMD Radeon 880M
可以确认 ROCm 安装成功,并且可以在 PyTorch 中使用。
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一、准备工作
执行 uname -r 命令,确认内核版本为 6.10 以上。
然后安装如下包:
二、安装 amdgpu-install 工具
三、安装 ROCm(关键:加 --no-dkms)
修改 /usr/bin/amdgpu-install 脚本,将
修改成:
然后再执行如下命令:
四、重启后验证安装
gfx1155是 880M 对应架构输出:
可以确认 ROCm 安装成功,并且可以在 PyTorch 中使用。