AMD显卡如何配置PyTorch以启用GPU加速？

Question

如何在AMD显卡上配置PyTorch以启用GPU加速？目前，PyTorch官方主要支持NVIDIA的CUDA平台，对AMD显卡的支持有限。但可以通过ROCm（Radeon Open Compute）来实现AMD GPU加速。首先，确保系统安装了兼容的Linux版本（如Ubuntu 18.04或20.04），并更新到最新驱动程序。接着，安装ROCm平台及相关依赖，选择与ROCm兼容的PyTorch版本进行编译或直接使用预构建的二进制文件。需要注意的是，部分AMD显卡可能不完全兼容ROCm，建议查阅官方支持列表。此外，在完成安装后，可通过`torch.cuda.is_available()`检查是否成功启用GPU加速，若返回值为False，则需重新核查安装步骤和环境配置。

Answer 1

1. 环境准备与兼容性检查

在配置PyTorch以启用AMD GPU加速之前，必须确保系统环境满足基本要求。首先，选择一个支持ROCm的Linux发行版，如Ubuntu 18.04或20.04。其次，更新显卡驱动程序到最新版本，可通过以下命令检查当前驱动状态：

lspci | grep -i vga

接着，访问ROCm官方支持列表，确认您的AMD显卡是否被支持。

步骤	操作说明
1	安装Linux系统（推荐Ubuntu 18.04或20.04）
2	更新显卡驱动至最新版本
3	查询显卡是否在ROCm支持列表中

2. ROCm平台安装

完成环境准备后，接下来安装ROCm平台及相关依赖。以下是具体步骤：

1. 添加ROCm仓库：wget -qO - https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | sudo apt-key add -
2. 更新APT源列表：echo 'deb [arch=amd64] https://repo.radeon.com/rocm/apt/debian xenial main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list
3. 执行sudo apt update && sudo apt install rocm-dkms进行安装

完成后，重启系统以加载ROCm内核模块。

3. 安装与ROCm兼容的PyTorch

PyTorch提供与ROCm兼容的预构建二进制文件，您可以通过以下命令直接安装：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4

如果需要自定义编译，可以从PyTorch源码开始，并指定ROCm作为目标平台：

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
python setup.py install

注意：自定义编译可能耗时较长，且需确保开发环境已正确配置。

4. 验证GPU加速是否启用

安装完成后，运行以下Python代码验证GPU加速是否成功启用：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果返回值为False，请重新检查以下内容：

• 确保ROCm平台正确安装并加载
• 确认PyTorch版本与ROCm版本匹配
• 检查显卡是否完全兼容ROCm

5. 常见问题分析与解决方案

在配置过程中可能会遇到一些问题，以下是常见问题及其解决方法：

graph TD;
            A[无法加载ROCm内核模块] --> B{是否安装了正确版本？};
            B --是--> C[尝试重启系统];
            B --否--> D[重新安装ROCm];
            E[PyTorch未检测到GPU] --> F{是否使用了ROCm兼容版本？};
            F --是--> G[检查显卡兼容性];
            F --否--> H[重新安装PyTorch];

通过以上流程图，您可以快速定位并解决问题。