+++ author = "FlintyLemming" title = "AMD AI MAX+ 395 安装 ROCm 环境" slug = "eLZyGq6ja6LGxCLTPZfcE" date = "2025-06-16" description = "折腾人" categories = ["Consumer"] tags = ["AMD", "AI"] image = "https://img.flinty.moe/blog/posts/2025/06/AMD%20AI%20MAX+%20395%20%E5%AE%89%E8%A3%85%20ROCm%20%E7%8E%AF%E5%A2%83/europeana-05V1vhKRdc8-unsplash.avif" +++ > ❗本教程实际上只是引导你安装了一个测试版的 ROCm 环境,随时都会随着正式版的发布失效 ## 参考文档 下面的步骤主要参考以下三篇文档 [ROCm/TheRock Release 安装指南](https://github.com/ROCm/TheRock/blob/main/RELEASES.md "ROCm/TheRock Release 安装指南")(主要就是看这个) [在 ROCm 上使用 Pytorch](https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/develop/install/3rd-party/pytorch-install.html "在 ROCm 上使用 Pytorch")(在这里可以参考 pytorch Docker 镜像的使用方法) [在 Radeon 显卡上安装 ROCm](https://rocm.docs.amd.com/projects/radeon/en/latest/docs/install/native_linux/install-radeon.html "在 Radeon 显卡上安装 ROCm")(在这里可以参考基本驱动的安装) ## Docker Docker 是最简单的,只需要先获取镜像 ```bash docker pull ghcr.io/rocm/therock_pytorch_dev_ubuntu_24_04_gfx1151:main ``` 然后运行镜像即可 ```docker docker run -it --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined \ --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video \ --ipc=host --shm-size 8G ghcr.io/rocm/therock_pytorch_dev_ubuntu_24_04_gfx1151:main ``` ## Python 虚拟环境 ### 准备工作 通过 Python 安装 ROCm 前,需要进行一些准备工作 1. 安装 AMD 图形驱动,适用于你已经在使用 Ubuntu Desktop,主要是要把 dkms 装上 ```bash sudo apt update wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.4.1/ubuntu/jammy/amdgpu-install_6.4.60401-1_all.deb sudo apt install ./amdgpu-install_6.4.60401-1_all.deb # 只安装图形驱动,不要在这一步安装 ROCm sudo amdgpu-install -y --usecase=graphics ``` 2. 手动添加用户到组(或者用 udev 也行) ```bash sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME ``` 3. 重启设备 ### 版本确认 然后就可以安装 ROCm Python 包了,这里假设用的是 conda,但是他版本管理一坨,这里我们需要先看一下[这个地方](https://d2awnip2yjpvqn.cloudfront.net/v2/gfx1151/ "这个地方")有没有上传 pytorch,我写的时候是没上传的 ![](https://img.flinty.moe/blog/posts/2025/06/AMD%20AI%20MAX+%20395%20%E5%AE%89%E8%A3%85%20ROCm%20%E7%8E%AF%E5%A2%83/image_GMTrwS5feq.avif) 所以你按照它的文档是装不了 python,因为他压根就没上传 你要看[这里]( "这里"),看他发布的最新的 torch 包适用于哪个版本,我写的时候是 ROCm 6.5.0rc + Python 3.11 ![](https://img.flinty.moe/blog/posts/2025/06/AMD%20AI%20MAX+%20395%20%E5%AE%89%E8%A3%85%20ROCm%20%E7%8E%AF%E5%A2%83/image_ckq9rd2mdJ.avif) 所以你要严格按照这个版本创建 Python 3.11 环境,ROCm 的话我试过了,按照默认安装 7.0.0rc 也可以用 ### 安装 1. 创建一个虚拟环境并激活 ```bash conda create -n pytorch-base-cp311-rocm700 python=3.11 -y conda activate pytorch-base-cp311-rocm700 ``` 2. 安装 ROCm ```python python -m pip install \ --index-url https://d2awnip2yjpvqn.cloudfront.net/v2/gfx1151/ \ rocm[libraries,devel] ``` 3. 执行 `rocm-sdk test` 不报错就安装成功了 4. 安装 pytorch,这里要从刚才找的那个仓库里下载 ```python python -m pip install \ https://github.com/scottt/rocm-TheRock/releases/download/v6.5.0rc-pytorch/torch-2.7.0a0+gitbfd8155-cp311-cp311-linux_x86_64.whl ``` 5. 安装 numpy,这个官方是上传了的,所以用安装 ROCm 的地址安装 ```python python -m pip install \ --index-url https://d2awnip2yjpvqn.cloudfront.net/v2/gfx1151/ \ numpy ``` 至此安装完毕,其他环境按需安装即可 ## 检查 运行一个测试脚本 ```python import torch # 检查 PyTorch 是否能找到 ROCm GPU is_available = torch.cuda.is_available() print(f"PyTorch ROCm support available: {is_available}") if is_available: # 打印找到的 GPU 数量 device_count = torch.cuda.device_count() print(f"Found {device_count} ROCm device(s).") # 打印 GPU 的名称 (应该会显示 gfx1151 或 AMD Radeon Graphics) device_name = torch.cuda.get_device_name(0) print(f"Device 0 Name: {device_name}") # 尝试在 GPU 上创建一个张量并执行一个简单操作 try: x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]).to("cuda") y = x * 2 print("Successfully created a tensor on GPU and performed an operation.") print("Result:", y) except Exception as e: print(f"An error occurred during GPU operation: {e}") ``` 输出如下,有效 ```python PyTorch ROCm support available: True Found 1 ROCm device(s). Device 0 Name: AMD Radeon Graphics Successfully created a tensor on GPU and performed an operation. Result: tensor([2., 4., 6.], device='cuda:0') ```