ROCm 7.14.0 安装后配置与验证完全指南：环境变量、rocminfo/amd-smi/hipinfo 与 rocm-sdk 自检

ROCm 7.14.0 安装后配置与验证完全指南环境变量、rocminfo/amd-smi/hipinfo 与 rocm-sdk 自检【免费下载链接】legacy-rocm-buildAMD ROCm™ Software - GitHub Home项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ro/legacy-rocm-build本篇指南以 AMD ROCm™基于 TheRock 构建系统的 ROCm Core SDK 7.14.0 预览版为背景系统讲解安装完成后的收尾工作为 Linux tarball 与 Windows 安装配置 ROCm 环境变量、使用rocminfo、amd-smi、hipinfo等工具验证 GPU 可见性与驱动加载状态并通过rocm-sdkCLI 完成 Python 环境的初始化与自检。读完本文你可以独立完成一次 ROCm 部署的最后一公里并学会如何排查安装是否真正可用。本文主体内容取自仓库文档 docs/install/include/300-post-install.rst并辅以仓库内迁移指南与组件说明进行纵深解读。安装完成后还需要做什么安装命令执行完毕并不意味着 ROCm 已经可用。无论是通过包管理器apt/dnf/zypper、pip、tarball 还是 runfile 安装安装后都还有两类必做事项配置环境变量让 shell 和链接器能够找到 ROCm 的bin与lib目录。包管理器pkgman与 runfile 安装会自动配置runfile 自带自动 post-install 配置见 docs/install/include/050-install-methods.rst 中的安装方式对比表而tarball 安装由于是可移动的自包含目录必须手动配置ROCM_PATH、PATH、LD_LIBRARY_PATH等变量。验证安装确认 AMD GPU 被系统正确识别、ROCm 运行时与驱动已加载。以下所有命令均围绕上述目标展开请根据你的安装方式tarball / pip / runfile和操作系统Linux / Windows / WSL选择对应小节执行。Linux tarball配置 ROCm 环境变量tarball 安装方式将 ROCm 解压到自选目录安装流程见 docs/install/include/200-install.rst其中约定目录名为therock-tarball解压目标为其中的install/子目录。执行本小节的配置命令前请先进入该目录使ROCM_INSTALL_PATH$(pwd)/install正确解析出安装根目录。系统级配置所有用户生效如果你希望系统上所有用户都能使用 ROCm可以创建一个 profile 脚本让每个用户启动 shell 会话时自动继承这些环境变量# Configure ROCm PATH. Make sure youre in the therock-tarball directory before proceeding. ROCM_INSTALL_PATH$(pwd)/install sudo tee /etc/profile.d/set-rocm-env.sh EOF export ROCM_PATH$ROCM_INSTALL_PATH export PATH\$PATH:\$ROCM_PATH/bin export LD_LIBRARY_PATH\$ROCM_PATH/lib EOF sudo chmod x /etc/profile.d/set-rocm-env.sh source /etc/profile.d/set-rocm-env.sh三个变量的作用与影响ROCM_PATHROCm 安装根目录是许多 ROCm 工具和库在运行时定位其他组件的基准路径。tarball 场景下必须显式指定因为安装不在默认的/opt/rocm位置迁移指南中说明TheRock 构建的 Core SDK 安装路径为/opt/rocm/core与旧版/opt/rocm/不同详见 docs/about/transition-guide-TheRock.md 中的安装目录对比表PATH追加$ROCM_PATH/bin使rocminfo、amd-smi、hipcc、rocm-sdk等命令行工具可直接调用LD_LIBRARY_PATH追加$ROCM_PATH/lib使动态链接器在运行 ROCm 应用如 PyTorch/JAX 的 ROCm 版本时能找到 HIP、ROCm 运行时等共享库。为什么是这三个变量迁移指南在路径与链接一节中明确指出tarball 安装后需要更新PATH、LD_LIBRARY_PATH、ROCM_PATH等环境变量以反映新安装路径/opt/rocm/core。本节的系统级脚本正是这一要求的具体落地。用户级配置仅当前用户生效如果只想为当前用户配置 ROCm 环境把同样的内容追加到你的 shell 启动配置文件即可。操作前同样需要位于therock-tarball目录。追加到~/.bashrc# Configure ROCm PATH. Make sure youre in the therock-tarball directory before proceeding. ROCM_INSTALL_PATH$(pwd)/install tee --append ~/.bashrc EOF # BEGIN ROCm environment configuration export ROCM_PATH$ROCM_INSTALL_PATH export PATH\$PATH:\$ROCM_PATH/bin export LD_LIBRARY_PATH\$ROCM_PATH/lib # END ROCm environment configuration EOF source ~/.bashrc追加到~/.profile适用于登录 shell 场景# Configure ROCm PATH. Make sure youre in the therock-tarball directory before proceeding. ROCM_INSTALL_PATH$(pwd)/install tee --append ~/.profile EOF # BEGIN ROCm environment configuration export ROCM_PATH$ROCM_INSTALL_PATH export PATH\$PATH:\$ROCM_PATH/bin export LD_LIBRARY_PATH\$ROCM_PATH/lib # END ROCm environment configuration EOF source ~/.profile建议使用# BEGIN ... # END注释块标记配置内容这样卸载时参见 docs/install/include/400-uninstall.rst 中移除用户环境配置的步骤可以准确识别并删除这部分内容。Windows tarball配置 ROCm 环境变量在 Windows 上需要以管理员身份运行命令提示符然后通过setx设置系统级环境变量/M表示 Machine 级对所有用户生效setx HIP_DEVICE_LIB_PATH C:\TheRock\build\lib\llvm\amdgcn\bitcode /M setx HIP_PATH C:\TheRock\build /M setx HIP_PLATFORM amd /M setx LLVM_PATH C:\TheRock\build\lib\llvm /M各变量含义HIP_PATHHIP 安装根目录指向C:\TheRock\build即 Windows tarball 的解压目标见 docs/install/include/200-install.rst 的 tarball 小节HIP_DEVICE_LIB_PATH指向 AMD GCN 架构的设备端 bitcode 库目录llvm\amdgcn\bitcodeHIP 运行时编译设备代码时需要加载这些预编译库HIP_PLATFORM设为amd声明 HIP 使用 AMD 平台后端LLVM_PATH指向 ROCm 自带的 LLVM 工具链目录。接着把可执行文件目录加入PATHsetx PATH %PATH%;C:\TheRock\build\bin;C:\TheRock\build\lib\llvm\bin /M最后打开一个新的命令提示符窗口使变量生效setx不会影响当前已打开窗口的环境并运行set查看当前所有环境变量确认上述条目已就位set验证安装确认 GPU 与运行时可见Linux使用 rocminfo 与 amd-smi在 Linux含 tarball 与包管理器安装上推荐使用两个工具做双保险验证。第一步rocminfo—— 列出系统检测到的 AMD GPU并确认 ROCm 运行时与驱动已正确加载rocminfo典型输出节选如下ROCk module version 6.16.6 is loaded HSA System Attributes Runtime Version: 1.21 Runtime Ext Version: 1.21 System Timestamp Freq.: 1000.000000MHz Sig. Max Wait Duration: 18446744073709551615 (0xFFFFFFFFFFFFFFFF) (timestamp count) Machine Model: LARGE System Endianness: LITTLE Mwaitx: ENABLED XNACK enabled: NO DMAbuf Support: YES VMM Support: YES HSA Agents ******* Agent 1 ******* Name: gfx950 Uuid: GPU-5b920922d0067ea9 Marketing Name: AMD Instinct MI350X Vendor Name: AMD ... [output truncated]rocminfo输出解读要点首行的ROCk module version表示内核驱动模块ROCk已加载HSA System Attributes部分显示 HSA 运行时版本此处为 1.21及系统能力HSA Agents部分列出所有计算代理每个 GPU 对应一个 Agent重点关注Name架构代号如gfx950、Marketing Name产品名如AMD Instinct MI350X和Vendor Name应为AMD。只要出现你的 GPU 的架构代号与产品名即说明设备对 ROCm 可见。第二步amd-smi—— 验证系统信息与驱动版本AMD SMI 是 ROCm 7.x 中的系统管理命令行工具取代了旧的 ROCm SMI见 docs/about/transition-guide-TheRock.md 的已移除组件说明amd-smi version典型输出AMDSMI Tool: 26.5.02b22ab01 | AMDSMI Library version: 26.5.0 | ROCm version: 7.14.0 | amdgpu version: 6.19.14.31400100 | ionic version: N/A一行输出即可交叉核验AMDSMI 工具与库版本、ROCm version此处为 7.14.0以及amdgpu version内核驱动版本。三者均正常显示说明驱动、运行时与 SMI 工具链自洽。rocminfo 与 amd-smi 的定位二者都属于 ROCm 的控制与监控工具Control and monitoring tools组件仓库 README 的组件清单中将其与 ROCm Data Center Tool 并列列出见 README.md 的 Core components 一节。rocminfo侧重设备发现与 HSA 代理枚举amd-smi侧重版本信息与系统管理验证时建议都跑一遍。Linuxpip 安装检查 Python 环境中的 ROCm 包如果你通过 pip 方式安装ROCm 以 wheel 形式装进 Python 虚拟环境参见 docs/install/include/pip-packages-table.rst 的包说明除上述两项工具外还需在虚拟环境中确认 ROCm 包与rocm-sdkCLI 已就位pip freeze | grep rocm which rocm-sdk ls .venv/binpip freeze | grep rocm列出所有名称含rocm的已安装包确认rocm元包及其 extras如rocm[libraries,device-all]对应的组件均已装好which rocm-sdk确认rocm-sdk命令行工具在虚拟环境的bin下可用ls .venv/bin直接查看虚拟环境二进制目录内容。Windows使用 hipinfo 验证Windows 场景下无论 tarball 还是 pip 安装验证工具是hipinfo——它列出检测到的 AMD GPU功能与 Linux 的rocminfo对应hipinfo同样出现在迁移指南的控制与监控工具组件列表中见 docs/about/transition-guide-TheRock.md。hipinfo典型输出节选-------------------------------------------------------------------------------- device# 0 Name: AMD Radeon(TM) 8060S Graphics pciBusID: 197 pciDeviceID: 0 pciDomainID: 0 multiProcessorCount: 20 ... [output truncated]关键字段device#设备序号、Name如AMD Radeon(TM) 8060S Graphics、pciBusID/pciDeviceID/pciDomainIDPCI 定位信息、multiProcessorCount计算单元数。出现你的 GPU 名称即说明 HIP 运行时能枚举到设备。pip 安装的 Windows 场景下再用以下命令确认 Python 环境内容pip freeze where rocm-sdk dir .venv\Scripts注意 Windows 虚拟环境下的可执行文件位于.venv\ScriptsLinux 是.venv/bin因此用where与dir命令查找。WSL使用 rocminfo 验证WSL2 环境中同样使用rocminfo验证。典型输出会先打印WSL2 environment detected.提示随后列出 CPU 与 GPU 两类 Agent——例如 CPU Agent 显示AMD RYZEN AI MAX 395 w/ Radeon 8060SDevice Type: CPUGPU Agent 显示gfx1151AMD Radeon(TM) 8060S Graphics说明 WSL 已正确透传 AMD GPU 给 ROCm 运行时rocminfoWSL2 environment detected. HSA System Attributes Runtime Version: 1.21 ... Agent 1 Name: AMD RYZEN AI MAX 395 w/ Radeon 8060S ... Device Type: CPU ... Agent 2 Name: gfx1151 Uuid: GPU-ffffffffffffffff Marketing Name: AMD Radeon(TM) 8060S Graphics Vendor Name: AMD ... [output truncated]pip 安装初始化并测试 rocm-sdk通过 pip 安装 ROCm 后还需初始化 SDK 并跑一轮自检此步骤仅适用于安装了devel包的用户。初始化 ROCm SDKrocm-sdk init在 Python 虚拟环境中执行自检rocm-sdk targets rocm-sdk testrocm-sdk targets列出 SDK 支持的 GPU 目标target帮助你确认当前安装覆盖的架构集合rocm-sdk test运行基础检查验证 SDK 配置正确且基本检查项全部通过。如果测试完成、不再需要当前环境可以在虚拟环境中退出deactivate说明rocm-sdk是 ROCm Python 包TheRock提供的一体化 CLIinit负责生成运行时配置targets与test提供可重复的安装自检手段。若你的机器 GPU 不在官方支持列表中其架构可能通过 TheRock 夜间构建获得社区支持可参考仓库内文档 docs/install/rocm.rst 的说明判断适用性。验证通过后的下一步安装验证完成后可根据你的工作负载选择后续方向AI 训练与推理安装 PyTorch、JAX 等深度学习框架并开始 AI 工作负载参见仓库内 docs/ai-ecosystem.md 与 AI 生态支持表 docs/about/include/ai-ecosystem-support-table.htmlHPC 计算了解 HPC 库与应用生态参见 docs/components/hpc-sdk/index.rst含 HPC SDK 的安装指南基准测试与验证工具ROCm Extras 提供基准测试与校验类辅助工具如 ROCm Validation Suite、TransferBench参见 docs/components/extras.rst。如果后续不再需要 ROCm可按安装方式执行卸载包管理器用apt/dnf/zypper移除amdrocm*包并删除 ROCm 仓库pip 清缓存并删除.venvtarball 删除安装目录与之前写入的环境配置runfile 用rocm-installer-*.run uninstall-rocm与uninstall-amdgpu子命令详见 docs/install/include/400-uninstall.rst。小结一次完整的安装后检查清单安装方式操作系统配置环境验证命令自检命令tarballLinux/etc/profile.d/set-rocm-env.sh系统级或~/.bashrc/~/.profile用户级设置ROCM_PATH/PATH/LD_LIBRARY_PATHrocminfo、amd-smi version—tarballWindowssetx设置HIP_DEVICE_LIB_PATH/HIP_PATH/HIP_PLATFORM/LLVM_PATH并追加 PATHhipinfo—tarballWSL同 Linux tarballrocminfo—pipLinux激活虚拟环境rocminfo、amd-smi version、pip freeze \| grep rocm、which rocm-sdk、ls .venv/binrocm-sdk init、rocm-sdk targets、rocm-sdk testpipWindows激活虚拟环境hipinfo、pip freeze、where rocm-sdk、dir .venv\Scriptsrocm-sdk testpkgman / runfileLinux自动配置runfile 支持gpu-accessuser等参数rocminfo、amd-smi version—按此清单执行后你的 ROCm 7.14.0 环境即完成从装好到可用的全部收尾工作环境变量就位、GPU 可见、驱动与运行时加载正常、Python 生态自检通过。上述全部命令与输出示例均来自仓库文档 docs/install/include/300-post-install.rst版本与环境相关细节以该文档及 docs/install/rocm.rst 中的选择器按 OS / GPU 架构 / 安装方式筛选为准。【免费下载链接】legacy-rocm-buildAMD ROCm™ Software - GitHub Home项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ro/legacy-rocm-build创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考