PyTorch 使用 ROCm – 如何选择 Radeon GPU 作为设备

在本文中，我们将介绍如何使用 ROCm（Radeon Open Compute）在 PyTorch 中选择 Radeon GPU 作为设备。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，能够提供灵活性和高性能计算，而ROCm则是专为 AMD Radeon GPU 设计的开源平台。

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什么是 ROCm？

ROCm 是 Radeon Open Compute 平台的缩写，是用于高性能计算的开放源码平台。它致力于为 AMD Radeon GPU 提供一个完善的计算环境，让开发者可以更好地利用 GPU 的计算能力。ROCm 包括了一系列工具、库和框架，例如HIP（Heterogeneous-compute Interface for Portability）和MIOpen（Mathematical Library Open）等，在深度学习等领域发挥着重要作用。

如何安装 ROCm

在使用 ROCm 之前，我们需要先安装 ROCm 驱动和工具。首先，我们需要确保我们使用的 GPU 符合 ROCm 的要求。通常，ROCm 支持 GCN（Graphics Core Next）架构的 AMD Radeon GPU，而不支持 TeraScale 架构的 GPU。

安装 ROCm 驱动和工具可以通过以下步骤完成：

在 AMD 官方网站下载最新版本的 ROCm 驱动和工具包。
解压下载的文件，并按照官方文档提供的指引进行安装过程。
安装完成后，通过运行命令sudo apt update && sudo apt install rocm-dkms来更新和安装 ROCm 驱动程序。

如何在 PyTorch 中选择 Radeon GPU 作为设备

安装完成 ROCm 后，我们可以在 PyTorch 中选择 Radeon GPU 作为设备。PyTorch 提供了一个 torch.cuda 模块，方便我们管理和使用 GPU。

下面是一个使用 Radeon GPU 的示例：

import torch

if torch.cuda.is_available():  # 检查是否有可用的 GPU
    device = torch.device("cuda")  # 选择默认的 GPU 设备
    print("使用 GPU:", torch.cuda.get_device_name(device))
else:
    device = torch.device("cpu")  # 如果没有可用的 GPU，则选择 CPU 设备
    print("使用 CPU")

# 在PyTorch中使用dtype和device
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32, device=device)
y = torch.tensor([4, 5, 6], dtype=torch.float32, device=device)
z = x + y

print("计算结果:", z)

在上面的示例中，我们首先检查是否有可用的 GPU，并选择默认的 GPU 设备。然后，我们将张量 x 和 y 分别移动到所选的设备上，并计算它们的和。

如果我们想明确选择某个具体的 Radeon GPU 设备，可以通过以下方式实现：

import torch

device = torch.device("cuda:0")  # 选择第一个GPU设备
print("使用 GPU:", torch.cuda.get_device_name(device))

# 在PyTorch中使用dtype和device
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32, device=device)
y = torch.tensor([4, 5, 6], dtype=torch.float32, device=device)
z = x + y

print("计算结果:", z)

在这个示例中，我们手动选择第一个 GPU 设备作为计算设备，并将 x 和 y 移动到该设备上进行计算。

总结

本文介绍了如何在 PyTorch 中选择 Radeon GPU 作为设备。我们首先了解了 ROCm 平台及其在高性能计算中的重要作用。然后，我们学习了如何安装 ROCm 驱动和工具。最后，我们展示了在 PyTorch 中选择 Radeon GPU 作为设备的示例代码。通过使用 ROCm 平台，我们可以更好地利用 Radeon GPU 的计算能力，提高深度学习等任务的性能和效率。