尽管在 Ubuntu 20.04 LST 上安装了 ROCM，PyTorch 未检测到 AMD GPU

Question

• 操作系统版本：Ubuntu 20.04 LTS
• PyTorch 版本：2.0
• ROCm版本：5.0.2

我在桌面上使用 AMD Radeon RX 5700 XT GPU 安装了全新的 Ubuntu 20.04 LTS。 ROCM 和 PyTorch 都安装得很好。但是，PyTorch 无法检测 GPU。这里有什么指点吗？

$ python -c "import torch; print(torch.__version__)"
2.0.0+cu117

$ apt show rocm-libs -a

Package: rocm-libs

Version: 5.0.2.50002-72

Priority: optional

Section: devel

Maintainer: ROCm Libs Support <[email protected]>

Installed-Size: 13.3 kB

Depends: hipblas, hipfft, hipsolver, hipsparse, miopen-hip, rccl, rocalution, rocblas, rocfft, rocrand, rocsolver, rocsparse, rocm-core, hipblas-dev, hipcub-dev, hipfft-dev, hipsolver-dev, hipsparse-dev, miopen-hip-dev, rccl-dev, rocalution-dev, rocblas-dev, rocfft-dev, rocprim-dev, rocrand-dev, rocsolver-dev, rocsparse-dev, rocthrust-dev

Homepage: https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm

Download-Size: 898 B

APT-Sources: https://repo.radeon.com/rocm/apt/5.0.2 ubuntu/main amd64 Packages

Description: Radeon Open Compute (ROCm) Runtime software stack

$ rocminfo | grep 'Name:'
  Name:                    Intel(R) Core(TM) i3-10100 CPU @ 3.60GHz
  Marketing Name:          Intel(R) Core(TM) i3-10100 CPU @ 3.60GHz
  Vendor Name:             CPU                                
  Name:                    gfx1010                            
  Marketing Name:          AMD Radeon RX 5700 XT              
  Vendor Name:             AMD                                
      Name:                    amdgcn-amd-amdhsa--gfx1010:xnack-

$ python3

Python 3.9.16 (main, Mar 8 2023, 14:00:05)

[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import torch

>>> print("GPU available:", torch.cuda.is_available())

GPU available: False

我也尝试过 Ubuntu 22.04 LTS。但它也不起作用。

Answer 1

2.0.0+cu117

cu117 意味着您安装 NVidia CUDA 11.7 的版本，而您需要构建 ROCm

Pytorch 自 1.8 版本起可从官方网站获取 ROCm（但您需要注意 ROCm 版本（当前为 5.4.2）和 GPU 版本（gfx1010）） https://pytorch.org/blog/pytorch-for-amd-rocm-platform-now-available-as-python-package/

如果您决定其他选项（例如从源代码构建），ROCm 5.x 的 AMD 文档页面也会很有帮助 https://docs.amd.com/bundle/ROCm-Deep-Learning-Guide-v5.0/page/Deep_Learning_Frameworks.html