终极指南:如何在WSL环境下快速完成ROCm安装与配置
2026-02-07 05:34:48作者:霍妲思
想要在WSL环境中体验AMD GPU的强大计算能力?这篇完整的ROCm安装指南将带你轻松上手!无论你是AI开发者还是高性能计算爱好者,都能通过简单步骤完成ROCm环境配置,开启GPU加速之旅。🚀
🎯 准备工作清单
在开始安装之前,请确保你的环境满足以下要求:
- Windows系统:Windows 11 22H2或更高版本
- WSL版本:WSL 2(必须)
- Linux发行版:Ubuntu 24.04 LTS(推荐)
- 硬件要求:支持ROCm的AMD显卡(如RX 7900系列)
🚀 快速安装步骤
第一步:环境检查
首先确认你的WSL环境是否准备就绪。打开WSL终端,运行:
uname -a
cat /etc/os-release
确保显示的是Ubuntu 24.04 LTS系统信息。
第二步:获取正确安装包
使用ROCm 6.4版本,这是目前对WSL支持最好的版本:
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.4/ubuntu/noble/amdgpu-install_6.4.60400-1_all.deb
第三步:执行安装命令
依次运行以下命令完成安装:
sudo apt install ./amdgpu-install_6.4.60400-1_all.deb
amdgpu-install -y --usecase=wsl,rocm --no-dkms
🔍 安装验证与系统配置
安装完成后,最关键的一步是验证系统是否正确识别了你的AMD GPU。
运行以下命令检查GPU信息:
rocminfo
这个命令会显示详细的GPU硬件信息,包括计算单元数量、内存大小等关键参数。如果能看到你的AMD显卡信息,说明安装成功!
💡 性能测试实战
现在让我们测试一下ROCm的性能表现。使用RCCL测试工具进行基础性能验证:
单GPU性能测试
多GPU集群测试
这些测试结果会显示不同数据量下的通信带宽和延迟,帮助你了解ROCm在多GPU环境下的表现。
🛠️ 常见问题解决
如果在安装过程中遇到问题,可以尝试以下解决方案:
-
版本兼容性问题:
- 确保使用ROCm 6.4版本
- 检查Ubuntu系统是否为24.04 LTS
-
命令报错处理:
- 如果
rocminfo --support报错,重新执行安装步骤 - 清理旧版本:
amdgpu-install --uninstall
- 如果
📚 深入学习资源
想要更深入了解ROCm架构?可以查阅项目中的相关文档:
- 硬件架构说明:docs/conceptual/gpu-arch/
- 性能调优指南:docs/how-to/tuning-guides/
🎉 开始你的ROCm之旅
恭喜!你已经成功在WSL环境中配置了ROCm。现在可以开始:
- 运行AI训练任务
- 进行科学计算
- 开发GPU加速应用
记住,ROCm安装的关键在于版本选择和系统兼容性。遵循本指南的步骤,你就能轻松享受AMD GPU带来的强大计算能力!💪
有任何安装问题,欢迎查阅官方文档或社区讨论。祝你使用愉快!✨
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
667
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
797
197
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
777
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359



