问题标签 [amd-gpu]

我尝试使用此处描述的过程 https://rigtorp.se/notes/rocm/ 在 Fedora 32 上安装ROCm ( https://rocmdocs.amd.com/en/latest/ )

rocminfo 函数正确识别我的 Radeon RX 5700。hip-samples 中的代码编译和链接，但运行代码会导致会话或整个系统崩溃。

有其他人用 Fedora 成功安装 ROCm 吗？

Fedora 32 当前的内核版本是 5.8.10

我有一台带有 amd gpu (rx 5600 xt) 的 windows 操作系统的计算机，我想在 gpu 上运行 tensorflow。我找到了“tensorflow-directml”，它允许我在我的 gpu 上运行 tensorflow，但它使用的是 tensorflow 1.14.0。是否有使用 tensorflow v2 的另一个版本的“tensorflow-directml”，或者是否有另一种方法可以在我的 gpu 中运行 tensorflow？

谢谢，如果我写错或不准确的地方，我很抱歉

我正在尝试使用/测试 CuPy（8.1.0）的（实验性）AMD GPU 支持。简而言之：我有一个ImportError.

• 我按照说明在 Ubuntu 焦点机器上安装 ROCm（使用 gfx906/Radeon VII (Vega 20) 卡）。
• 从文档中，我设置了提到的变量（带有调整HCC_AMDGPU_TARGET的），ROCM_HOME和export PATH=$PATH:/opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:/opt/rocm/opencl/bin。
• pip3 install -v --no-cache-dir cupy没有任何抱怨就成功了。由于该-v选项，只有一些编译器注释和警告
• 现在，当我尝试导入 cupy 时，它会抛出一个ImportError.

接下来我该怎么办？在编译过程中我应该寻找什么？提前致谢

编辑在这里请求安装过程的完整标准输出和标准错误以及控制台的一些 io：https ://seafile.cloud.uni-hannover.de/d/68862cd1057e47d180aa/

我正在尝试在 debian 10 内核 4.19.0-13 上安装 amdgpu-pro，但出现以下错误：

尝试使用安装文件进行安装时出现相同的错误

我不确定如何解决 dpkg 错误

我不知道要在这篇文章中添加什么其他信息，以便堆栈溢出让我发布它，所以也许如果我继续写单词它会接受它

首先请多多包涵，因为我的英语还在进步。所以，昨天我试图使用 AMD RX 570 在我新安装的 Pop Os 上安装 DaVinci Resolve 16，但我遇到了与 openCL 相关的问题。所以，我做了一些研究，我发现了这个命令：

sudo apt install mesa-opencl-icd

有一次，我这样做并启动了达芬奇，它在启动时崩溃并出现错误“达芬奇解决方案意外退出”

我再次来谷歌寻求帮助，我发现我需要安装 amdgpu-pro 驱动程序才能获得我的 gpu openCL 支持，我按照以下说明操作：

所以我按照说明操作，现在它给了我这些错误：

现在我无法安装或卸载任何 pkg 或 deb 文件

在 AMD GPU 上训练的神经网络我想在 AMD GPU 上训练我的深度神经网络。我在 anaconda 中安装了 TensorFlow-GPU 库，但是当我想训练我的模型时，我注意到我的 AMD Radeon GPU 利用率为 0%，并且神经网络是在 CPU 中训练的。我阅读了一些关于这个问题的博客，但这些建议对我来说并不完全有效。我为 Keras 后端安装了 Plaid-ML，但使用 Plaid-ML GPU 利用率仅增加 0-2 %，训练时间与以前相同。如果有人帮我提供一些建议，如何在 AMD GPU 中训练深度神经网络。

我在 AMD 论坛上发现了一些参考资料，可以对未物理安装在进行编译的系统中的目标 GPU 进行离线编译。但我找不到办法做到这一点。

换句话说，如何在不购买这张卡的情况下为 6900XT 创建二进制文件？

PS主机和目标操作系统都是Windows 10。

我是linux平台的新手。我正在使用 Ubuntu 20.04。我的显卡是 AMD radeon HD 7670m。我无法安装我的驱动程序。

我下载了amdgpu-pro，运行下面的命令行。

但我得到了下面的错误

该怎么办？

在STREAM 博客之后的 openCL 中模拟原子的实现非常适用于 32 位、CPU 以及 NVIDIA 和 AMD GPU 上的原子添加。

基于cl_khr_int64_base_atomics扩展的 64 位等效项似乎可以在（pocl 和 intel）CPU 以及 NVIDIA openCL 驱动程序上正常运行。

不过，我无法在 AMD GPU 卡上运行 64 位 - 在 amdgpu-pro 和 rocm (3.5.0) 环境中，分别在 Radeon VII 和 Radeon Instinct MI50 上运行。

实现如下：

在不支持双精度类型的原子操作的情况下，想法是利用转换为只要值只需要存储（不需要算术）。然后应该能够按照khronos 手册中long atom_cmpxchg(__global long *p, long cmp, long val)定义的int64 base atomics 使用。

我收到的两种 AMD 环境的错误都指向回退到 32 位版本，编译器似乎无法识别 64 位版本，尽管#pragma：

不过，我确实在扩展列表上找到了cl_khr_int64_base_atomics对这两种环境的支持。opencl 驱动程序二进制文件中也存在。clinfocl_khr_int64_base

有人知道这里可能出了什么问题吗？对 32 位使用相同的实现（int 和 float 而不是 long 和 double）对我来说完美无缺......

感谢您的任何提示。

作为一项心理锻炼，我正在尝试编写一个直接链接到我的 Macbook Pro 的 GPU 驱动程序的程序，而不是使用 Apple 的 Metal 框架。一些探索使我找到了这个文件（可能特定于我的特定硬件）：

在其上运行file确认这是一个 Mach-O 64 位动态链接共享库。在它上面运行nm告诉我它是 AMD 的 ROCr 运行时的超集。我特别感兴趣的一个符号是这个：

所以我写了这个简单的程序（rocr_test.cpp）：

并像这样编译它：

但是，nm在目标文件显示链接器应该寻找具有相同名称的符号：

nm当显示共享库中明显存在具有此确切名称的符号时，为什么我会看到此链接器错误？