If you’re a freelance developer or simply a technology enthusiast eager to explore the latest processing technologies, one exciting area to dive into is GPU-accelerated computing. AMD ROCm (Radeon Open Compute Platform) and PyTorch are excellent tools for machine learning and artificial intelligence (AI) development, especially if you have an AMD graphics card. Setting up such a system on Ubuntu 22.04 may initially seem daunting, but once you know the right steps, the process can be relatively simple and fast. In this blog post, I’ll share how to install ROCm and PyTorch and how to configure your system to start using them.
Muidugi, siin on samad sammud lausetena:
Esmalt värskendan süsteemi ja installeerin vastavad tuuma-päised ja lisamoodulid, käivitades käsud sudo apt update ja sudo apt install "linux-headers-$(uname -r)" "linux-modules-extra-$(uname -r)".
Seejärel lisan oma kasutaja gruppidesse render ja video, et tagada GPU-resurssidele ligipääs, kasutades käsku sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME.
Järgmiseks laadin alla AMD GPU draiverite paketi versiooniga 6.2.4 Ubuntu Jammy jaoks, käitudes nii:wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.2.4/ubuntu/jammy/amdgpu-install_6.2.60204-1_all.deb
ja paigaldan selle käsuga sudo apt install ./amdgpu-install_6.2.60204-1_all.deb.
Pärast seda värskendan uuesti paketiloendit ja installeerin ROCm komponendid, käivitades sudo apt update ning sudo apt install amdgpu-dkms rocm.
Kui ROCm on paigas, installeerin masinõppe raamistiku PyTorch, alustades vajalikest sõltuvustest: sudo apt install libjpeg-dev python3-dev python3-pip ja seejärel pip3 install wheel setuptools.
Seejärel paigaldan ROCm-toega PyTorch’i, TorchVisiooni ja Torchaudio, kasutades ööversiooni priimaarindustena käsugapip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm6.2/.
Lõpuks teen lihtsa testi, et kontrollida, kas PyTorch tuvastab ROCm-GPU: loon faili test_torch_rocm.py, kuhu panen: