ROCm在Ubuntu 24.04上的安装问题分析与解决方案
问题背景
AMD的ROCm(Radeon Open Compute)平台是面向高性能计算和机器学习开发的开放软件生态系统。近期有用户在Ubuntu 24.04(代号Noble)系统上安装ROCm 6.3.3版本时遇到了依赖关系问题,导致安装失败。
问题现象
用户在尝试安装ROCm 6.3.3时,系统报告了多个依赖包无法满足的问题,主要包括:
- libzstd-dev包依赖的libzstd1版本不匹配
- mesa-common-dev包缺少libdrm-dev依赖
- python3-dev包依赖的python3版本不匹配
- zlib1g-dev包依赖的zlib1g版本不匹配
这些错误提示表明系统无法正确解析和安装所需的依赖关系。
问题根源分析
经过技术分析,发现问题的根本原因在于Ubuntu 24.04的软件源配置不完整。Ubuntu系统通常需要配置多个软件源套件(suites)才能获取所有必要的软件包更新:
- noble:基础软件包
- noble-updates:重要更新包
- noble-backports:向后移植的新功能
- noble-security:安全更新
用户初始配置中缺少了noble-updates和noble-backports这两个关键套件,导致系统无法获取最新版本的依赖包。
解决方案
要解决这个问题,需要完整配置Ubuntu 24.04的软件源。以下是具体步骤:
- 首先清理现有的ROCm安装残留(如果存在):
sudo amdgpu-install --uninstall --rocmrelease=all
sudo apt purge amdgpu-install
sudo apt autoremove
- 更新软件源配置文件
/etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources,确保包含所有必要的套件:
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources > /dev/null <<EOF
Types: deb
URIs: http://archive.ubuntu.com/ubuntu/
Suites: noble noble-updates noble-backports
Components: main restricted universe multiverse
Signed-By: /usr/share/keyrings/ubuntu-archive-keyring.gpg
Types: deb
URIs: http://security.ubuntu.com/ubuntu/
Suites: noble-security
Components: main restricted universe multiverse
Signed-By: /usr/share/keyrings/ubuntu-archive-keyring.gpg
EOF
- 更新软件包列表并安装必要的系统组件:
sudo apt update
sudo apt install "linux-headers-$(uname -r)" "linux-modules-extra-$(uname -r)"
sudo apt install python3-setuptools python3-wheel
- 将当前用户添加到必要的用户组:
sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME
- 安装ROCm 6.3.3:
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.3.3/ubuntu/noble/amdgpu-install_6.3.60303-1_all.deb
sudo apt install ./amdgpu-install_6.3.60303-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt install amdgpu-dkms rocm
技术要点
-
软件源配置的重要性:Ubuntu系统依赖正确的软件源配置来解析和安装软件包。不完整的配置会导致依赖关系无法满足。
-
用户组权限:将用户添加到render和video组是必要的,这确保了用户有权限访问GPU设备。
-
内核模块支持:安装与当前运行内核匹配的linux-headers和linux-modules-extra包,确保DKMS(动态内核模块支持)能够正确构建和安装AMDGPU驱动模块。
最佳实践建议
-
在安装ROCm前,始终检查并确保系统软件源配置完整。
-
考虑使用最新稳定版的ROCm(当前为6.4.0),除非有特定需求需要使用旧版本。
-
安装完成后,建议运行简单的测试命令(如
rocminfo)验证安装是否成功。 -
对于生产环境,建议在安装前创建系统快照或备份,以便在出现问题时能够快速恢复。
通过遵循上述解决方案和最佳实践,用户应该能够在Ubuntu 24.04系统上顺利安装和使用ROCm平台。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00