别再说AMD卡不能炼丹了！手把手带你搞定AI模型训练

哎,说到用AMD显卡训练AI模型，估计不少朋友第一反应就是摇头，网上到处都在传“AMD不适合AI”、“生态太差”、“各种报错劝退”……确实，比起几乎成了行业标准的NVIDIA CUDA，AMD的ROCm平台以前那叫一个坎坷，文档难找，兼容性谜一样，动不动就给你来个“未支持的硬件”或者神秘的编译错误，气得人想砸电脑。

兄弟们,时代真的变了，如果你手头正好有张AMD显卡（比如我就在用一张RX 7900 XTX），又不想花大价钱换老黄的卡，或者单纯就是有种“我偏要试试”的劲儿，那今天这篇就对你胃口了，咱们不吹不黑，实实在在地聊聊，怎么让你的AMD显卡也能愉快地“炼丹”。

心态放平：这不是一条“开箱即用”的路

首先得把预期管理好,用AMD卡搞AI训练，尤其是在刚开始搭建环境的时候，大概率不会像用N卡那样一路“下一步”就搞定，你得有点折腾的心理准备，有点像早些年玩Linux的感觉——过程可能有点烦，但搞定了之后那种成就感，还有省下钱来的快乐，也是实实在在的。

核心问题就一个：软件生态，NVIDIA有CUDA，这个护城河太深了，而AMD对应的就是ROCm（Radeon Open Compute platform），ROCm可以理解为AMD为高性能计算和AI开的一整套“工具箱”，目标是兼容像PyTorch、TensorFlow这些主流框架。

开工前的硬核检查：你的卡真的支持吗？

这不是废话,是关键第一步！不是所有AMD显卡都能用ROCm，AMD官方有一个支持列表，这个一定要去查，近几年推出的Radeon Instinct系列（专业卡）和Radeon RX 6000系列及之后的某些高端游戏卡（比如RX 6800以上）才在官方支持范围内，我的7900 XTX是没问题的。

重点来了：强烈建议你装Linux系统！ 是的，Windows下虽然也有探索的路径，但那个坑又多又深，驱动状态、库的兼容性简直是噩梦模式，为了不让自己过早放弃，Ubuntu 22.04 LTS这类稳定的Linux发行版是你的最佳伙伴，ROCm在Linux下的支持要完整和稳定得多。

环境搭建：一步步来，别跳步

这里我以Ubuntu 22.04和PyTorch为例，分享一下大概流程，具体命令可能随版本更新，一定要以当时官方的安装指南为准，但思路是相通的。

1. 安装ROCm驱动：先去AMD官网，找到ROCm安装页面，别用系统自带的“额外驱动”，往往版本旧，按照官网指南，添加AMD的仓库源，然后用apt安装，这个过程会搞定内核驱动、编译器等一系列基础组件，安装完记得重启，然后用 rocm-smi 命令在终端里看看，能不能正确识别你的显卡，能看到显卡信息和温度，就算成功了一大半。

2. 安装PyTorch（ROCm版）：这是最关键的一步，千万别直接 pip install torch！那样装的是默认的CUDA版本，你要去PyTorch官网，在安装选项里，选择 Linux、Pip、Python、ROCm 的对应版本，官网会生成一条像 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7 这样的命令（注意数字版本会变），执行它，这才是为你的AMD卡量身定制的PyTorch。

3. 验证安装：装好后，开一个Python解释器，跑几行简单的测试代码：

   import torch
   print(torch.__version__)  # 看看版本
   print(torch.cuda.is_available())  # 这里虽然叫“cuda”，但对ROCm也是返回True，如果支持的话
   # 更准确的，可以试试看设备
   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   print(device)
   # 或者直接创建一个张量放到显卡上
   x = torch.randn(3, 3).to(device)
   print(x)

   如果这些都能跑通,没报错，并且张量确实创建在 cuda 设备上，恭喜你，最难的关卡已经过了！

实战训练：和用N卡有什么不同？

环境搭好之后,其实在代码层面，99%的情况下和用N卡没有任何区别！这也是ROCm厉害的地方——它通过兼容层，让PyTorch以为自己在用CUDA，你平时怎么写训练循环，怎么定义模型，怎么调用 .cuda() 或者 .to(device)，现在完全一样。

有些细微差别要注意：

• 性能：别指望同价位AMD卡在AI训练上能打过N卡，尤其是在一些高度优化、甚至为CUDA内核写死的模型里，N卡优势明显，但对于很多常见的模型（ResNet，BERT这些），AMD卡也能跑得起来，速度属于“可用”级别，我的7900 XTX跑一些视觉模型，感觉大概相当于一张RTX 4070 Ti在CUDA下的效率？没那么精确，但大差不差。显存是关键，大显存能跑更大的批次和模型，这点AMD高端卡有时反而有优势。
• 兼容性：不是所有AI库都完美支持ROCm，一些特别新的、或者依赖特定CUDA扩展的模型（比如某些Diffusion模型的优化版本），可能会遇到问题，这时候就需要去GitHub上搜搜有没有人遇到同样问题，或者看看有没有变通的实现方案，社区的力量很重要。
• 错误信息：万一程序崩溃，报错信息可能看起来会有点陌生，夹杂着“HIP”（AMD的GPU计算接口）之类的字眼，别慌，把错误信息完整复制下来，去谷歌或者ROCm的GitHub Issues里搜，大概率已经有先驱者遇到过并提供了解决方案。

心路历程与总结

折腾AMD卡训练模型,整个过程就像是在修一条自己的小路，主路（N卡+CUDA）当然平坦宽阔，但走的人多了，也挺挤的，还得交过路费（显卡溢价），自己动手修这条小路，一开始肯定磕磕绊绊，要自己找石头（查文档）、填土（解决报错），但路修通的那一刻，看着自己的任务在“非主流”的硬件上跑起来，那种感觉挺奇妙的。

如果你符合以下情况,我真的推荐你试试：

1. 手头已经有高性能的AMD显卡,不想额外花钱。
2. 主要是学习和研究目的,对极致训练速度不敏感。
3. 喜欢折腾,有解决问题的能力，把踩坑也当作乐趣的一部分。

最后说一句,AI的硬件生态需要多样性，有竞争才是好事，ROCm这几年进步真的挺大，虽然还是追赶者，但至少给了我们一个选择，希望这篇啰嗦的指南，能帮你少走点弯路，让你的AMD显卡也燃烧起来，为你的创意发光发热，毕竟，工具嘛，能干活的就是好工具。

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