ROCm 6.3.2安装指南:解决Secure Boot导致amdgpu驱动加载失败问题
在Linux系统上安装AMD ROCm计算平台时,许多用户可能会遇到一个常见但容易被忽视的问题——Secure Boot安全启动机制导致amdgpu显卡驱动无法正常加载。本文将深入分析这一问题的成因,并提供详细的解决方案。
问题现象
当用户在启用了Secure Boot的系统中安装ROCm 6.3.2后,可能会观察到以下异常现象:
- 安装过程看似顺利完成,没有报错
- 首次安装后可以正常加载amdgpu模块
- 系统重启后,amdgpu驱动无法加载
- ROCm工具如rocminfo和clinfo显示显卡未被识别
- 系统日志中可能出现驱动签名验证失败的提示
根本原因分析
Secure Boot是UEFI固件提供的一项安全功能,它要求所有内核模块必须经过数字签名验证才能加载。AMD显卡驱动(amdgpu)作为内核模块,同样受此机制约束。
在ROCm安装过程中,安装程序会通过DKMS(动态内核模块支持)机制编译并安装amdgpu驱动模块。如果系统启用了Secure Boot,新编译的驱动模块将无法通过签名验证,导致加载失败。
解决方案
针对此问题,我们有两种解决方案:
方案一:禁用Secure Boot(简单但不推荐)
- 重启系统并进入BIOS/UEFI设置界面
- 找到"Secure Boot"选项(通常在Security或Boot选项卡下)
- 将其设置为"Disabled"
- 保存设置并退出
- 系统重启后,重新安装ROCm驱动
注意:此方法虽然简单,但会降低系统安全性,不建议生产环境使用。
方案二:为驱动添加MOK签名(推荐)
-
安装ROCm前确保系统已安装
mokutil
工具:sudo apt install mokutil
-
正常进行ROCm安装流程
-
安装过程中会自动生成Machine Owner Key(MOK)并签名驱动
-
安装完成后,系统会提示需要注册MOK密钥
-
重启系统,在UEFI界面选择"Enroll MOK"
-
按照屏幕提示完成密钥注册
-
继续正常启动系统
-
验证驱动加载状态:
lsmod | grep amdgpu
技术原理详解
Secure Boot的工作原理是验证每个内核模块的数字签名。当使用DKMS编译驱动时,会生成未签名的内核模块。AMD安装程序会自动处理签名过程:
- 检测Secure Boot状态
- 生成新的RSA密钥对(如果不存在)
- 使用私钥对驱动模块进行签名
- 将公钥导出为MOK格式
- 提示用户将MOK注册到UEFI固件
注册后的MOK会被UEFI固件信任,从而允许加载由对应私钥签名的驱动模块。
最佳实践建议
- 生产环境中建议使用MOK签名方案而非禁用Secure Boot
- 备份MOK密钥(通常位于/etc/ssl/mok/)
- 在多系统环境中,可将同一MOK密钥用于所有系统
- 定期更新密钥(建议每年一次)
- 企业环境中可使用统一的企业CA签名驱动
故障排查技巧
如果按照上述步骤操作后问题仍然存在,可以尝试以下排查方法:
-
检查Secure Boot状态:
sudo mokutil --sb-state
-
验证驱动签名:
modinfo amdgpu | grep signature
-
查看内核日志中的错误信息:
sudo dmesg | grep amdgpu
-
确认DKMS构建状态:
sudo dkms status
通过理解Secure Boot机制与ROCm驱动的交互原理,用户可以更顺利地完成安装过程,同时保持系统的安全特性。AMD官方文档已更新相关内容,帮助用户避免此类安装问题。
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0266cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









