目前,AMD 的深度学习加速解决方案已经官方支持 TensorFlow 和 Caffe 两种框架。 ![](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/a0387692-c2dd-466c-afd9-b89baea92eed/1535522982763.png)
AMD 提供了一个预构建的 whl 包,使安装变得像 Linux 通用 TensorFlow 的安装那样简单。AMD 已经发布了安装说明以及一个预构建的 Docker 映像。 除了支持 TensorFlow 1.8,AMD 目前还在致力于对 TensorFlow 主存储库进行所有针对 ROCm 的强化。其中一些补丁已经在上游合并,另外几个正在积极审查中。在全面更新增强功能时,AMD 还将发布和维护未来支持 ROCm 的 TensorFlow 版本,如 v1.10 版。 AMD 相信深度学习的优化、可便携性以及可扩展性的未来在于特定领域编译器的基础之上。其开发者受到 XLA 早期结果的启发,正在朝着为 AMD GPU 开放和优化 XLA 的方向发展。 有关 AMD 深度学习加速的更多内容可参照:www.amd.com/deeplearning ![](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/764ed861-1761-4f22-b09b-17d3ee1bebeb/1535522982591.png)
2017 年,AMD 发布了 ROCm 平台,开始为开发者提供深度学习支持。同时,这家公司也开源了高性能机器学习库 MIOpen。 准备能运行 ROCm 和 docker 的机器 以下教程假定了使用全新的机器来准备 ROCm+Docker 环境;除了典型的库存包(stock package)更新以外,不需要安装额外的软件。 最新的公开 docker.re 发布,18.02 版本已知在 docker 镜像下与非根账户共同使用时存在缺陷。请使用以下 deb 包更新 docker 包到 18.04 版本。 安装包:https://ift.tt/2wCSd1F 首先推荐安装 ROCm 内核,ROCm KFD 按 DKMS 模块的方式分布,适用于 ROCm1.7.0 后的版本。AMD 推荐尽量升级到最新的通用内核。更新的内核通常能够更好地支持 AMD 硬件,并且库存视频分辨率和硬件加速性能也通常会得到改善。同时,ROCm 已经官方支持了 Ubuntu 和 Fedora Linux 分布。以下的 asciicast 展示了在 Ubuntu16.04 上更新内核。更多的细节可以在 Radeon Open Computer 网站上找到。 第1步:安装 ROCm 内核 你需要键入(或复制)如下命令: # OPTIONAL, upgrade your base kernel to 4.13.0-32-generic, reboot required sudo apt update && sudo apt install linux-headers-4.13.0-32-generic linux-image-4.13.0-32-generic linux-image-extra-4.13.0-32-generic linux-signed-image-4.13.0-32-generic sudo reboot # Install the ROCm rock-dkms kernel modules, reboot required wget -qO - http://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/rocm.gpg.key | sudo apt-key add -echo deb [arch=amd64] http://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/ xenial main | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list sudo apt-get update && sudo apt-get install rock-dkms sudo update-initramfs -u sudo reboot # Add user to the video group sudo adduser $LOGNAME video
确保在安装 ROCm 内核包后重启计算机,以强制新内核在重启时加载。你可以通过在提示符下键入以下命令来验证是否加载了 ROCm 内核: lsmod | grep kfd
在屏幕上打出的内容应该如下: amdkfd 270336 4 amd_iommu_v2 20480 1 amdkfd amdkcl 24576 3 amdttm,amdgpu,amdkfd
第 2 步:安装 docker 确认过新核正在运行之后,下一步就是安装 docker 引擎。可以在 docker 的网站上找到安装 docker 的手册,但可能最简单的方法时使用 docker 自己的 bash 脚本。如果允许在你的机器上运行从互联网下载的 bash 脚本,打开一个 bash 提示符并执行以下命令行: curl -sSL https://get.docker.com/ | sh
用上面的脚本查看 Linux 发行版和安装的内核,并正确安装 docker。脚本将在 ROCm 平台上输出一条警告消息,表明它不能识别 ROCm 内核;这个是正常的,可以忽略。脚本可在无法识别内核的情况下进行正确的 docker 安装。 第 3 步:验证/更改 docker 设备存储驱动程序 sudo docker info
docker 设备存储驱动程序管理 docker 如何访问图像和容器。docker 官网上可以找到很多关于存储驱动程序架构的文档和详细描述。通过在命令提示符下发出 sudo docker info 命令并查找「Storage Driver:」输出,可以检查哪个存储驱动程序正被 docker 使用。我们很难预测安装时存储驱动程序 docker 会选择什么作为默认值,默认值会随着时间的推移而变化,但在经验中,我们发现尺寸较大的图像会遇到 devicemapper 存储驱动程序问题。它对图像和容器的最大尺寸施加了限制。如果你在「大数据」领域工作,如在深度神经网络的应用中,devicemapper 限制了 10GB 的默认值。如果遇到此限制,有两个选项可用: 1. 切换到其他存储驱动 2. 如果你必须使用「devicemapper」,请在服务启动时传递「devicemapper」配置变量——dm.basesize,以增加潜在图像的最大值。 在创建和使用「devicemapper」图像后切换到「overlay2」存储驱动程序的缺点是需要重新创建现有图像。因此,AMD 建议在进行重要工作前验证是否使用「overlay2」存储驱动程序设置了 docker。 第 4 步 A:使用 docker CLI 构建 ROCm 容器 ![](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/277a1d54-3b74-49e5-9a9a-ff863c35ccc8/1535522983200.png)
git clone https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm-dockercd ROCm-docker sudo docker build -t rocm/rocm-terminal rocm-terminal sudo docker run -it --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video rocm/rocm-terminal
(可选)第 4 步 B:使用 docker-compose 构建 ROCm 容器 ![](https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/d2dc658a-a886-4ddf-af13-f1222b7926b0/1535522983530.png)
git clone https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm-dockercd ROCm-docker sudo docker-compose run --rm rocm
第 5 步:验证 ROCm-docker 容器是否成功构建 验证基于工作容器的 ROCm 软件堆栈 在第 2 步和第 3 步之后,应该有一个对正在运行的 docker 容器的 bash 登录提示 hcc --version应该显示 AMD 异构编译器的版本信息 执行示例应用程序 cd /opt/rocm/hsa/sample sudo make ./vector-copy 显示成功创建 GPU 设备、内核编译和成功关闭的文本应该打印至 stdout 参考内容: https://ift.tt/2PHoFs4 https://ift.tt/2PLJx1u ]]> 原文: https://ift.tt/2wuZCQx |
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