目前从完成度上来看，ROCm 对比 CUDA 已经在开发、分析工具、基础运算库、深 度学习库与框架、系统软件方面做到相对完整的支持，但对于 DPU、物理模拟、细分领域、 用户界面等支持还存在一定不足，例如用于 GIS 和空间运算的 cuSpatial、用于产生 GUI 的 cuxfilter、用于材料物理模拟的 Modulus 等，ROCm 尚未在这些...
ROCm 生态系统已经建立了对 PyTorch 的支持，该项目最初是作为 PyTorch 项目的分支实施的，现在可通过上游 PyTorch 代码中的 ROCm 支持来实现。PyTorch 用户可以使用 AMD 的公共 PyTorch docker 映像为 ROCm 安装 PyTorch，当然也可以从源代码为 ROCm 构建 PyTorch。使用 PyTorch 1.8，这些现有的安装选项现在得到了可...
容器真的好难用 [Nothing works in Docker without a struggle] 上一篇博文主要介绍的是如何在容器中运行PyTorch on ROCm,对于直接编译安装则是只给出了大致的思路。限于目前ROCm的开发成熟度,目前在原生环境中编译安装PyTorch需要对本地的ROCm环境进行修改(AMD ROCm software团队承诺在未来版本中会解决这个问题)。这...
docker pull rocm/pytorch:latest 下载好之后输入如下命令运行docker容器: 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 rocm/pytorch:latest 你就可以进入docker容器了,当然此时docker里是没有...
能否使用一张显卡?fairscale最后,又发现一个AMD核显可用的ROCm,也就是AMD版的CUDA,Bruhnspace ROCm project for AMD APUs - Bruhnspace 不知道效果如何,鉴于AMD ROCm版本的Pytorch刚提供支持,可能坑比较多。 比官方的4830.7足足低了两个数量级呀,硬件差了不只一点呀,就学习用了!开心的是,batch改到200至少完成啦...
方式一,docker容器运行 首先按以下教程安装docker,教程里推荐使用阿里云的分支 docker安装 安装后下载pytorch或者tensorflow的镜像,这两个镜像里面都装好了torch或者tf,所以进去就可以直接用,好像是rocm5.0以上才支持navi显卡,所以推荐navi显卡用这个方法,因为torch官网编译好的版本最新支持到rocm4.5.2,所以你的显卡要是支持...
PyTorch 用户可以使用 AMD 的公共 PyTorch docker 映像为 ROCm 安装 PyTorch,当然也可以从源代码为 ROCm 构建 PyTorch。使用 PyTorch 1.8,这些现有的安装选项现在得到了可安装 Python 包的可用性的补充。 ROCm 开放式平台在不断发展,以满足深度学习社区的需求。通过最新发布的 ROCm 以及 AMD 优化的 MIOpen 库,开发...
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PyTorch是一个开源的Python机器学习库。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch，用于自然语言处理等应用程序。近日，Facebook发布了PyTorch 1.8新版本，加入了对AMD ROCm的支持，可以不用去配置Docker在原生环境下运行。其中一些重大更新包括：支持通过 torch.fx进行函数转换；增加和调整 API...
PyTorch 用户可以使用 AMD 的公共 PyTorch docker 映像为 ROCm 安装 PyTorch,当然也可以从源代码为 ROCm 构建 PyTorch。使用 PyTorch 1.8,这些现有的安装选项现在得到了可安装 Python 包的可用性的补充。 ROCm 开放式平台在不断发展,以满足深度学习社区的需求。通过最新发布的 ROCm 以及 AMD 优化的 MIOpen 库,开发...