GPU で 1 回動かす

1GPU が ROCm に対応しているか確認する

まず、お使いの GPU が ROCm の対応リストに載っているか調べます。

👉 AMD 公式: 対応 GPU・OS 一覧

自分の GPU 名がわからないときは、ターミナルで確認できます。

lspci | grep -Ei "vga|display|3d"

2ROCm をインストールする

公式の手順にしたがって ROCm をインストールします。

👉 AMD 公式: ROCm インストールガイド

sudo usermod -aG video,render $USER

追加後は 一度ログアウトして再ログイン してください（再起動でも OK）。

3GPU が見えるか確認する

rocminfo | head -30

「Agent」のところに GPU 名が出ていれば OK です。

4Python 仮想環境をつくる

システムの Python と分けるために、仮想環境を 1 つ作ります。

python3 -m venv ~/rocm-env
source ~/rocm-env/bin/activate

プロンプトの先頭に (rocm-env) が付いたら成功です。

5ROCm 版 PyTorch をインストールする

PyTorch 公式サイトで ROCm を選ぶと、正しいインストールコマンドが出ます。

👉 PyTorch 公式: Get Started

たとえば ROCm 6.x 用の場合（バージョンは公式で確認してください）:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2

AMD 側のインストールガイドも参考になります:

👉 AMD 公式: PyTorch on ROCm インストール

6PyTorch から GPU が見えるか確認する

python3 -c "import torch; print('HIP:', torch.version.hip); print('GPU available:', torch.cuda.is_available())"

torch.version.hip にバージョンが出て、True なら ROCm 版の PyTorch が GPU を認識しています。

7GPU で行列の掛け算を 1 回動かす

これが今日のゴールです。

python3 -c "
import torch
device = torch.device('cuda')
a = torch.randn(3, 3, device=device)
b = torch.randn(3, 3, device=device)
c = torch.matmul(a, b)
print('結果:', c)
print('デバイス:', c.device)
"

device='cuda:0' と出ていれば、GPU 上で計算できています。