ROCm 安装方法选择器与四种安装途径全解析从 apt/pip 到 Tarball/Runfile 的实战选型指南【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导读本文基于 AMD ROCm 官方安装文档中的安装方法选择器Installation method selector系统讲解 ROCm 的四种安装途径系统包管理器、pip、Tarball、Runfile及其适用场景并深入选择器扩展的源码实现说明选择器如何根据操作系统与 GPU 家族决定可用的安装方式。读完本文你将掌握每种安装方式的完整命令流程、元包/元组件选配逻辑、GPU 权限配置方法以及在不同部署环境下做出正确选型的能力。一、安装方法选择器是什么在 ROCm 安装主页面 docs/install/rocm.rst 中读者需要依次通过「安装环境」「GPU 家族」「操作系统」「GPU 型号」等选择器由 gpu-selector.rst、os-selector.rst 等 include 文件提供逐步筛选出自己对应的安装场景最后由本主题文档 install-method-selector.rst 渲染出安装方法选择器。该选择器的核心定义是一个键为iinstallation method的选择器组根据前序选择器输出的os操作系统与famGPU 家族all/instinct/radeon/ryzen组合决定显示哪些安装方法选项每个选项拥有独立的:value:值选项Linuxvalue对应包管理器aptUbuntu/DebianpkgmanaptdnfRHEL/Oracle Linux/Rocky LinuxpkgmandnfzypperSLESpkgmanzypperpippipPython wheelTarballtar预编译归档Runfilerunfile自包含安装器关键映射逻辑继承自源文件原文wcompute计算场景famallUbuntu/Debian 显示 apt、pip、Tarball、RunfileRHEL 系显示 dnf、pip、Tarball、RunfileSLES 显示 zypper、pip、Tarball、Runfile。wcomputefaminstinct/radeon/ryzen与上相同即计算场景下无论 GPU 家族Linux 均提供四种安装方式。Windows 平台仅提供 pip 与 Tarball 两个选项:width: 6各占半行不支持包管理器与 Runfile。每个选项的:width: 3表示在 12 栅格布局中占 3 列四个选项恰好铺满一行Windows 场景下两个选项各占 6 列。二、四种安装方式的横向对比050-install-methods.rst 给出了官方的选型对照表是理解四种方式差异的第一手资料安装方式平台最适合的场景安装范围包管理器apt/dnf/zypperLinux传统 Linux 系统安装系统级管理自动后置配置系统级pipLinux、WindowsPython 与机器学习工作流PyTorch、JAX自动后置配置Python 虚拟环境TarballLinux、Windows自包含、可移植部署一体化安装包含全部组件系统级 / 自定义安装目录RunfileLinux自包含、引导式GUI 或 CLI可选离线免包管理器单安装器覆盖所有 GPU捆绑 ROCm 与 amdgpu 驱动自动后置配置系统级 / 自定义安装目录官方建议拿不准时Linux 优先用包管理器Windows 优先用 Tarball。各安装方式的官方定位摘自 000-intro.rst包管理器使用系统原生包管理器安装 ROCm适合标准系统级安装——包的跟踪、更新与卸载全部走系统包管理工作流。pip以 Python wheel 包形式在虚拟环境中提供 ROCm 组件适合以 Python 为中心的、按项目隔离的开发流程。Tarball从预构建归档提供自包含安装适合需要手动放置、更新与移除、且不经过系统包管理器的受控或受限环境。Runfile可无需原生 Linux 包管理系统安装 ROCm 和/或 AMD GPU 驱动amdgpu适合有策略约束或受限环境的系统只要 ROCm 与驱动的依赖已满足安装过程不需要网络单个安装器支持所有 GFX 架构自动完成后置配置并提供交互式命令行 TUI 引导安装。此外还有第五种图形场景当选择器场景为wgraphics且 OS 为 Ubuntu/RHEL 时推荐使用amdgpu-install脚本它通过自动选择 GPU 相关与发行版相关软件包来简化安装并同时安装 ROCm、AMD GPU 驱动与图形组件。三、途径一系统包管理器apt / dnf / zypper3.1 注册 ROCm 软件源在安装前先向系统包管理器注册 ROCm 仓库详见 200-install.rstUbuntu 24.04 示例含 GPG 密钥安装# 下载并安装 GPG 密钥 sudo mkdir --parents --mode0755 /etc/apt/keyrings wget https://repo.amd.com/rocm/packages-multi-arch/gpg/rocm.gpg -O - | \ gpg --dearmor | sudo tee /etc/apt/keyrings/amdrocm.gpg /dev/null sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list EOF deb [archamd64 signed-by/etc/apt/keyrings/amdrocm.gpg] https://repo.amd.com/rocm/packages-multi-arch/ubuntu2404 stable main EOF sudo apt updateRHEL 系/etc/yum.repos.d/rocm.repo与 SLES/etc/zypp/repos.d/rocm.repo则以baseurlgpgcheck1gpgkeypriority50的方式注册仓库仓库路径按发行版大版本区分例如rhel8/rhel9/rhel10、sles15/sles16。注册后分别执行sudo dnf clean all或sudo zypper --gpg-auto-import-keys refresh刷新元数据。3.2 安装核心包与元包meta packages# Ubuntu/Debian sudo apt install amdrocm7.14 # RHEL/Oracle Linux/Rocky Linux sudo dnf install amdrocm7.14 # SLES sudo zypper install amdrocm7.14元包将相关组件与依赖分组让用户只安装自己所需的部分。官方定义的元包矩阵如下元包名Linuxgfx 后缀版本形如amdrocm7.14-gfx942用途内容amdrocm7.14ROCm Base核心运行环境运行 ROCm 应用时安装amdrocm-core-dev7.14RHEL 系为amdrocm-core-devel7.14ROCm Developer Essentials开发环境构建 ROCm 应用时安装amdrocm-developer-tools7.14ROCm Profiler性能剖析与优化amdrocm-opencl7.14ROCm OpenCL运行 OpenCL 应用amdrocm-core-sdk7.14ROCm Full Suite完整 ROCm Core SDK运行时、编译器、开发工具与依赖元包还可按 GPU 架构后缀安装如amdrocm7.14-gfx942、amdrocm7.14-gfx950、amdrocm7.14-gfx90a、amdrocm7.14-gfx1100等便于只为特定架构部署。3.3 内核驱动与 GPU 权限Instinct 与 Radeon 设备需另行安装 AMD GPU Driveramdgpu具体步骤参见各发行版原生安装文档Ryzen APU 则通常使用发行版自带的内核驱动如 Ubuntu 24.04.4 的 inbox 驱动。GPU 访问权限有两种配置方法详见 100-prerequisites.rst# 方法一组成员推荐单用户 sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME # 方法二udev 规则系统级全部用户可访问 sudo tee /etc/udev/rules.d/70-amdgpu.rules EOF KERNELkfd, GROUPrender, MODE0666 SUBSYSTEMdrm, KERNELrenderD*, GROUPrender, MODE0666 EOF sudo udevadm control --reload-rules sudo udevadm trigger其中video组传统上管理视频设备访问render组通过 DRM render 节点管理 GPU 渲染。修改后需重启系统生效。四、途径二pipPython wheelpip 途径以rocm元包 可选 extra 的组合安装 ROCm 组件。官方命令格式为python -m pip install --index-url https://repo.amd.com/rocm/whl-multi-arch/ rocm[libraries,device-all]7.14.0针对特定 GPU 架构将device-all替换为device-gfx942、device-gfx950、device-gfx90a、device-gfx1100、device-gfx1151Ryzen APU等。pip 包矩阵源自 pip-packages-table.rst包内容适用场景rocmCore SDK运行时、HIP、编译器、工具与剖析 SDKrocprofiler-sdk、rocprofv3、roctx所有 ROCm 用户必装rocm[libraries]预编译的数学与机器学习主机库PyTorch、JAX 等 ML 框架必需rocm[devel]编译器、CMake 配置、头文件与静态库构建 ROCm 应用rocm[device-*]指定目标的预编译 GPU 内核运行 GPU 负载必需与libraries一起安装rocm[profiler]Linux 系rocprofiler-systems 与 rocprofiler-compute可选性能剖析多个 extra 用逗号组合例如rocm[libraries,devel]。安装前先创建并激活 Python 虚拟环境例如 Ubuntu 24.04 使用python3.12 -m venv .venv source .venv/bin/activateWindows 使用py -3.12 -m venv .venv与.venv\Scripts\activate。五、途径三Tarball预编译归档Tarball 方式将 ROCm 作为自包含归档解压使用不经过系统包管理器安装目录完全自定义。Linux 示例多架构通用包mkdir therock-tarball cd therock-tarball wget https://repo.amd.com/rocm/tarball-multi-arch/therock-dist-linux-multiarch-7.14.0.tar.gz mkdir install tar -xf *.tar.gz -C install按 GPU 架构可选择对应归档例如therock-dist-linux-gfx942-dcgpu-7.14.0.tar.gzInstinct gfx942、therock-dist-linux-gfx110X-all-7.14.0.tar.gzgfx1100–1103、therock-dist-linux-gfx1150-7.14.0.tar.gzRyzen APU等。Windows 示例mkdir C:\TheRock\build cd C:\TheRock curl -o therock-dist-windows-multiarch-7.14.0.tar.gz https://repo.amd.com/rocm/tarball-multi-arch/therock-dist-windows-multiarch-7.14.0.tar.gz tar -xzf therock-dist-windows-multiarch-7.14.0.tar.gz -C build --strip-components1Windows 场景下解压时使用--strip-components1剥离顶层目录后续命令均以C:\TheRock\build为工作目录。六、途径四Runfile 安装器Runfile 是唯一支持免包管理器、可选离线安装 ROCm 与 AMD GPU 驱动的途径其完整说明见 rocm-runfile-installer.rst。一个.run文件支持所有受支持的 Linux 发行版Ubuntu 22.04/24.04/26.04、RHEL 8.10–10.2、SLES 15.7/16.0、Debian 12/13、Oracle Linux 8.10–10.1、Rocky Linux 9.7无需下载发行版专属版本。6.1 下载与信息查询wget https://repo.radeon.com/rocm/installer/rocm-runfile-installer/rocm-rel-7.14/rocm-installer-7.14.0-7.run # 信息查询不解压即运行 bash rocm-installer-7.14.0-7.run help bash rocm-installer-7.14.0-7.run version bash rocm-installer-7.14.0-7.run buildinfo bash rocm-installer-7.14.0-7.run gfxlist bash rocm-installer-7.14.0-7.run compolist6.2 依赖与 GPU 访问参数Runfile 安装器通过命令行参数定制安装详见 150-runfile-quick-start-config-options.rst依赖处理deps参数说明depsinstall安装所有必需依赖包depslist列出所有必需依赖包depsvalidate校验哪些必需依赖已安装依赖列表会显示并保存到安装器根目录的deps_list.txt中供离线环境手动安装。若不确定系统依赖情况官方建议带上depsinstall。GPU 访问gpu-access参数方式gpu-accessuser组成员方式把当前用户加入 render 与 video 组gpu-accessalludev 规则方式系统级 GPU 访问6.3 安装命令与元组件# 安装核心组件默认 meta 组件为 coregfxall 覆盖所有架构 bash rocm-installer-7.14.0-7.run depsinstall rocm gfxall gpu-accessuser # 指定 GPU 架构并同时安装 core core-dev bash rocm-installer-7.14.0-7.run depsinstall rocm gfxgfx942 compocore,core-dev gpu-accessuser**Runfile 元组件meta components**与包管理器元包对应元组件用途内容coreROCm Base运行时、库、系统控制与监控工具等core-devROCm Developer Essentialscore 编译器、CMake 配置、静态库与头文件dev-toolsROCm Profiler剖析与相关工具openclROCm OpenCL运行 OpenCL 所需组件core-sdkROCm Full Suite完整 Core SDK内核驱动安装Runfile 方式同样可装 amdgpubash rocm-installer-7.14.0-7.run depsinstall amdgpu安装 AMD GPU 驱动后需重启系统。Runfile 默认安装路径为/opt产生/opt/rocm/core-x.y.z可通过ROCm Install Path自定义但新路径必须已存在且合法。七、图形场景补充amdgpu-install当选择wgraphics场景时Ubuntu/RHEL 用户改用amdgpu-install脚本下载与安装脚本本身见 200-install.rstRadeon 显卡需先在 BIOS 开启 Above 4G Decoding# RadeonROCm 图形 驱动 sudo amdgpu-install --usecaserocm,graphics --gfxversionauto # Ryzen APU仅 ROCm跳过驱动安装使用 inbox 内核驱动 sudo amdgpu-install --usecaserocm --gfxversionauto --no-dkms # 多架构全量 sudo amdgpu-install --usecaserocm,graphics --gfxversionall安装完成后需重启系统。八、选择器的底层实现selector 扩展源码解析安装方法选择器并非写死的静态 HTML而是由仓库内的 Sphinx 扩展 docs/extension/rocm_docs_custom/selector/init.py 在文档构建期渲染而成。理解该实现有助于把握选择器的行为边界selector/selector-option指令SelectorGroupDirective将:key:规范化为选择器键本主题中为iSelectorOptionDirective解析:value:允许valuemi355x gfxgfx950 archcdna3这种裸值 额外键值绑定写法额外绑定会作为data-selector-extra-bindings在下一次选择时自动设置其他选择器键。show-cond条件显隐选择器组与选项均可携带show-cond如osubuntu osdebian构建期渲染为data-show-cond属性由前端 JSselector.js根据已选键值动态显隐这正是Ubuntu 显示 apt、SLES 显示 zypper、Windows 只显示 pip 与 Tarball的机制来源。宽度校验_parse_width对:width:做严格校验——整数必须在 1–12 之间百分比必须在 0–100 之间非法值回退到默认 6栅格列。默认选项若一组选项均未声明:default:构建期自动将第一个选项设为默认值。selected/selected-content指令对应SelectedContentDirective将文档正文按show-cond条件包裹如 000-intro.rst 中按ipkgman、ipip分别显示对应方法的文字说明并在输出 HTML 中合并祖先条件生成combined-show-cond属性保证嵌套条件下正文只显示一次。也就是说读者在页面上看到的安装方法选择器是一套声明式条件渲染系统install-method-selector.rst定义选项集合与键值000-intro.rst定义每个方法的说明文字200-install.rst定义每个方法的完整安装步骤三者通过show-cond严格联动。九、选型决策建议综合以上分析与官方文档定位可以给出如下决策路径有包管理器使用权限、需系统级跟踪更新→ 包管理器apt/dnf/zypper按需搭配amdrocm7.14系列元包。Python/ML 开发PyTorch、JAX希望按项目隔离→ pip 虚拟环境使用rocm[libraries,device-*]。受限/受控环境、需要自定义目录或完全自包含部署→ Tarball。有网络或包管理策略约束、需要离线或引导式安装、一台机器多种 GPU→ Runfile善用depslist提前准备依赖用gpu-access配置权限。同时需要图形与计算能力Radeon/Ryzen 桌面场景→amdgpu-install脚本。无论选择哪种方式安装前都应先对照 兼容性矩阵 确认操作系统与 AMD 设备受支持并参照 100-prerequisites.rst 完成依赖与权限准备。十、延伸阅读安装主页面docs/install/rocm.rst安装方法对比与介绍docs/install/include/050-install-methods.rst、docs/install/include/000-intro.rst分步安装命令docs/install/include/200-install.rst前置条件与 GPU 权限docs/install/include/100-prerequisites.rstRunfile 安装器完整手册docs/install/rocm-runfile-installer.rstpip 包矩阵docs/install/include/pip-packages-table.rst选择器扩展实现docs/extension/rocm_docs_custom/selector/init.py【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 ROCm 安装方法选择器与四种安装途径全解析：从 apt/pip 到 Tarball/Runfile 的实战选型指南
ROCm 安装方法选择器与四种安装途径全解析从 apt/pip 到 Tarball/Runfile 的实战选型指南【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导读本文基于 AMD ROCm 官方安装文档中的安装方法选择器Installation method selector系统讲解 ROCm 的四种安装途径系统包管理器、pip、Tarball、Runfile及其适用场景并深入选择器扩展的源码实现说明选择器如何根据操作系统与 GPU 家族决定可用的安装方式。读完本文你将掌握每种安装方式的完整命令流程、元包/元组件选配逻辑、GPU 权限配置方法以及在不同部署环境下做出正确选型的能力。一、安装方法选择器是什么在 ROCm 安装主页面 docs/install/rocm.rst 中读者需要依次通过「安装环境」「GPU 家族」「操作系统」「GPU 型号」等选择器由 gpu-selector.rst、os-selector.rst 等 include 文件提供逐步筛选出自己对应的安装场景最后由本主题文档 install-method-selector.rst 渲染出安装方法选择器。该选择器的核心定义是一个键为iinstallation method的选择器组根据前序选择器输出的os操作系统与famGPU 家族all/instinct/radeon/ryzen组合决定显示哪些安装方法选项每个选项拥有独立的:value:值选项Linuxvalue对应包管理器aptUbuntu/DebianpkgmanaptdnfRHEL/Oracle Linux/Rocky LinuxpkgmandnfzypperSLESpkgmanzypperpippipPython wheelTarballtar预编译归档Runfilerunfile自包含安装器关键映射逻辑继承自源文件原文wcompute计算场景famallUbuntu/Debian 显示 apt、pip、Tarball、RunfileRHEL 系显示 dnf、pip、Tarball、RunfileSLES 显示 zypper、pip、Tarball、Runfile。wcomputefaminstinct/radeon/ryzen与上相同即计算场景下无论 GPU 家族Linux 均提供四种安装方式。Windows 平台仅提供 pip 与 Tarball 两个选项:width: 6各占半行不支持包管理器与 Runfile。每个选项的:width: 3表示在 12 栅格布局中占 3 列四个选项恰好铺满一行Windows 场景下两个选项各占 6 列。二、四种安装方式的横向对比050-install-methods.rst 给出了官方的选型对照表是理解四种方式差异的第一手资料安装方式平台最适合的场景安装范围包管理器apt/dnf/zypperLinux传统 Linux 系统安装系统级管理自动后置配置系统级pipLinux、WindowsPython 与机器学习工作流PyTorch、JAX自动后置配置Python 虚拟环境TarballLinux、Windows自包含、可移植部署一体化安装包含全部组件系统级 / 自定义安装目录RunfileLinux自包含、引导式GUI 或 CLI可选离线免包管理器单安装器覆盖所有 GPU捆绑 ROCm 与 amdgpu 驱动自动后置配置系统级 / 自定义安装目录官方建议拿不准时Linux 优先用包管理器Windows 优先用 Tarball。各安装方式的官方定位摘自 000-intro.rst包管理器使用系统原生包管理器安装 ROCm适合标准系统级安装——包的跟踪、更新与卸载全部走系统包管理工作流。pip以 Python wheel 包形式在虚拟环境中提供 ROCm 组件适合以 Python 为中心的、按项目隔离的开发流程。Tarball从预构建归档提供自包含安装适合需要手动放置、更新与移除、且不经过系统包管理器的受控或受限环境。Runfile可无需原生 Linux 包管理系统安装 ROCm 和/或 AMD GPU 驱动amdgpu适合有策略约束或受限环境的系统只要 ROCm 与驱动的依赖已满足安装过程不需要网络单个安装器支持所有 GFX 架构自动完成后置配置并提供交互式命令行 TUI 引导安装。此外还有第五种图形场景当选择器场景为wgraphics且 OS 为 Ubuntu/RHEL 时推荐使用amdgpu-install脚本它通过自动选择 GPU 相关与发行版相关软件包来简化安装并同时安装 ROCm、AMD GPU 驱动与图形组件。三、途径一系统包管理器apt / dnf / zypper3.1 注册 ROCm 软件源在安装前先向系统包管理器注册 ROCm 仓库详见 200-install.rstUbuntu 24.04 示例含 GPG 密钥安装# 下载并安装 GPG 密钥 sudo mkdir --parents --mode0755 /etc/apt/keyrings wget https://repo.amd.com/rocm/packages-multi-arch/gpg/rocm.gpg -O - | \ gpg --dearmor | sudo tee /etc/apt/keyrings/amdrocm.gpg /dev/null sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list EOF deb [archamd64 signed-by/etc/apt/keyrings/amdrocm.gpg] https://repo.amd.com/rocm/packages-multi-arch/ubuntu2404 stable main EOF sudo apt updateRHEL 系/etc/yum.repos.d/rocm.repo与 SLES/etc/zypp/repos.d/rocm.repo则以baseurlgpgcheck1gpgkeypriority50的方式注册仓库仓库路径按发行版大版本区分例如rhel8/rhel9/rhel10、sles15/sles16。注册后分别执行sudo dnf clean all或sudo zypper --gpg-auto-import-keys refresh刷新元数据。3.2 安装核心包与元包meta packages# Ubuntu/Debian sudo apt install amdrocm7.14 # RHEL/Oracle Linux/Rocky Linux sudo dnf install amdrocm7.14 # SLES sudo zypper install amdrocm7.14元包将相关组件与依赖分组让用户只安装自己所需的部分。官方定义的元包矩阵如下元包名Linuxgfx 后缀版本形如amdrocm7.14-gfx942用途内容amdrocm7.14ROCm Base核心运行环境运行 ROCm 应用时安装amdrocm-core-dev7.14RHEL 系为amdrocm-core-devel7.14ROCm Developer Essentials开发环境构建 ROCm 应用时安装amdrocm-developer-tools7.14ROCm Profiler性能剖析与优化amdrocm-opencl7.14ROCm OpenCL运行 OpenCL 应用amdrocm-core-sdk7.14ROCm Full Suite完整 ROCm Core SDK运行时、编译器、开发工具与依赖元包还可按 GPU 架构后缀安装如amdrocm7.14-gfx942、amdrocm7.14-gfx950、amdrocm7.14-gfx90a、amdrocm7.14-gfx1100等便于只为特定架构部署。3.3 内核驱动与 GPU 权限Instinct 与 Radeon 设备需另行安装 AMD GPU Driveramdgpu具体步骤参见各发行版原生安装文档Ryzen APU 则通常使用发行版自带的内核驱动如 Ubuntu 24.04.4 的 inbox 驱动。GPU 访问权限有两种配置方法详见 100-prerequisites.rst# 方法一组成员推荐单用户 sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME # 方法二udev 规则系统级全部用户可访问 sudo tee /etc/udev/rules.d/70-amdgpu.rules EOF KERNELkfd, GROUPrender, MODE0666 SUBSYSTEMdrm, KERNELrenderD*, GROUPrender, MODE0666 EOF sudo udevadm control --reload-rules sudo udevadm trigger其中video组传统上管理视频设备访问render组通过 DRM render 节点管理 GPU 渲染。修改后需重启系统生效。四、途径二pipPython wheelpip 途径以rocm元包 可选 extra 的组合安装 ROCm 组件。官方命令格式为python -m pip install --index-url https://repo.amd.com/rocm/whl-multi-arch/ rocm[libraries,device-all]7.14.0针对特定 GPU 架构将device-all替换为device-gfx942、device-gfx950、device-gfx90a、device-gfx1100、device-gfx1151Ryzen APU等。pip 包矩阵源自 pip-packages-table.rst包内容适用场景rocmCore SDK运行时、HIP、编译器、工具与剖析 SDKrocprofiler-sdk、rocprofv3、roctx所有 ROCm 用户必装rocm[libraries]预编译的数学与机器学习主机库PyTorch、JAX 等 ML 框架必需rocm[devel]编译器、CMake 配置、头文件与静态库构建 ROCm 应用rocm[device-*]指定目标的预编译 GPU 内核运行 GPU 负载必需与libraries一起安装rocm[profiler]Linux 系rocprofiler-systems 与 rocprofiler-compute可选性能剖析多个 extra 用逗号组合例如rocm[libraries,devel]。安装前先创建并激活 Python 虚拟环境例如 Ubuntu 24.04 使用python3.12 -m venv .venv source .venv/bin/activateWindows 使用py -3.12 -m venv .venv与.venv\Scripts\activate。五、途径三Tarball预编译归档Tarball 方式将 ROCm 作为自包含归档解压使用不经过系统包管理器安装目录完全自定义。Linux 示例多架构通用包mkdir therock-tarball cd therock-tarball wget https://repo.amd.com/rocm/tarball-multi-arch/therock-dist-linux-multiarch-7.14.0.tar.gz mkdir install tar -xf *.tar.gz -C install按 GPU 架构可选择对应归档例如therock-dist-linux-gfx942-dcgpu-7.14.0.tar.gzInstinct gfx942、therock-dist-linux-gfx110X-all-7.14.0.tar.gzgfx1100–1103、therock-dist-linux-gfx1150-7.14.0.tar.gzRyzen APU等。Windows 示例mkdir C:\TheRock\build cd C:\TheRock curl -o therock-dist-windows-multiarch-7.14.0.tar.gz https://repo.amd.com/rocm/tarball-multi-arch/therock-dist-windows-multiarch-7.14.0.tar.gz tar -xzf therock-dist-windows-multiarch-7.14.0.tar.gz -C build --strip-components1Windows 场景下解压时使用--strip-components1剥离顶层目录后续命令均以C:\TheRock\build为工作目录。六、途径四Runfile 安装器Runfile 是唯一支持免包管理器、可选离线安装 ROCm 与 AMD GPU 驱动的途径其完整说明见 rocm-runfile-installer.rst。一个.run文件支持所有受支持的 Linux 发行版Ubuntu 22.04/24.04/26.04、RHEL 8.10–10.2、SLES 15.7/16.0、Debian 12/13、Oracle Linux 8.10–10.1、Rocky Linux 9.7无需下载发行版专属版本。6.1 下载与信息查询wget https://repo.radeon.com/rocm/installer/rocm-runfile-installer/rocm-rel-7.14/rocm-installer-7.14.0-7.run # 信息查询不解压即运行 bash rocm-installer-7.14.0-7.run help bash rocm-installer-7.14.0-7.run version bash rocm-installer-7.14.0-7.run buildinfo bash rocm-installer-7.14.0-7.run gfxlist bash rocm-installer-7.14.0-7.run compolist6.2 依赖与 GPU 访问参数Runfile 安装器通过命令行参数定制安装详见 150-runfile-quick-start-config-options.rst依赖处理deps参数说明depsinstall安装所有必需依赖包depslist列出所有必需依赖包depsvalidate校验哪些必需依赖已安装依赖列表会显示并保存到安装器根目录的deps_list.txt中供离线环境手动安装。若不确定系统依赖情况官方建议带上depsinstall。GPU 访问gpu-access参数方式gpu-accessuser组成员方式把当前用户加入 render 与 video 组gpu-accessalludev 规则方式系统级 GPU 访问6.3 安装命令与元组件# 安装核心组件默认 meta 组件为 coregfxall 覆盖所有架构 bash rocm-installer-7.14.0-7.run depsinstall rocm gfxall gpu-accessuser # 指定 GPU 架构并同时安装 core core-dev bash rocm-installer-7.14.0-7.run depsinstall rocm gfxgfx942 compocore,core-dev gpu-accessuser**Runfile 元组件meta components**与包管理器元包对应元组件用途内容coreROCm Base运行时、库、系统控制与监控工具等core-devROCm Developer Essentialscore 编译器、CMake 配置、静态库与头文件dev-toolsROCm Profiler剖析与相关工具openclROCm OpenCL运行 OpenCL 所需组件core-sdkROCm Full Suite完整 Core SDK内核驱动安装Runfile 方式同样可装 amdgpubash rocm-installer-7.14.0-7.run depsinstall amdgpu安装 AMD GPU 驱动后需重启系统。Runfile 默认安装路径为/opt产生/opt/rocm/core-x.y.z可通过ROCm Install Path自定义但新路径必须已存在且合法。七、图形场景补充amdgpu-install当选择wgraphics场景时Ubuntu/RHEL 用户改用amdgpu-install脚本下载与安装脚本本身见 200-install.rstRadeon 显卡需先在 BIOS 开启 Above 4G Decoding# RadeonROCm 图形 驱动 sudo amdgpu-install --usecaserocm,graphics --gfxversionauto # Ryzen APU仅 ROCm跳过驱动安装使用 inbox 内核驱动 sudo amdgpu-install --usecaserocm --gfxversionauto --no-dkms # 多架构全量 sudo amdgpu-install --usecaserocm,graphics --gfxversionall安装完成后需重启系统。八、选择器的底层实现selector 扩展源码解析安装方法选择器并非写死的静态 HTML而是由仓库内的 Sphinx 扩展 docs/extension/rocm_docs_custom/selector/init.py 在文档构建期渲染而成。理解该实现有助于把握选择器的行为边界selector/selector-option指令SelectorGroupDirective将:key:规范化为选择器键本主题中为iSelectorOptionDirective解析:value:允许valuemi355x gfxgfx950 archcdna3这种裸值 额外键值绑定写法额外绑定会作为data-selector-extra-bindings在下一次选择时自动设置其他选择器键。show-cond条件显隐选择器组与选项均可携带show-cond如osubuntu osdebian构建期渲染为data-show-cond属性由前端 JSselector.js根据已选键值动态显隐这正是Ubuntu 显示 apt、SLES 显示 zypper、Windows 只显示 pip 与 Tarball的机制来源。宽度校验_parse_width对:width:做严格校验——整数必须在 1–12 之间百分比必须在 0–100 之间非法值回退到默认 6栅格列。默认选项若一组选项均未声明:default:构建期自动将第一个选项设为默认值。selected/selected-content指令对应SelectedContentDirective将文档正文按show-cond条件包裹如 000-intro.rst 中按ipkgman、ipip分别显示对应方法的文字说明并在输出 HTML 中合并祖先条件生成combined-show-cond属性保证嵌套条件下正文只显示一次。也就是说读者在页面上看到的安装方法选择器是一套声明式条件渲染系统install-method-selector.rst定义选项集合与键值000-intro.rst定义每个方法的说明文字200-install.rst定义每个方法的完整安装步骤三者通过show-cond严格联动。九、选型决策建议综合以上分析与官方文档定位可以给出如下决策路径有包管理器使用权限、需系统级跟踪更新→ 包管理器apt/dnf/zypper按需搭配amdrocm7.14系列元包。Python/ML 开发PyTorch、JAX希望按项目隔离→ pip 虚拟环境使用rocm[libraries,device-*]。受限/受控环境、需要自定义目录或完全自包含部署→ Tarball。有网络或包管理策略约束、需要离线或引导式安装、一台机器多种 GPU→ Runfile善用depslist提前准备依赖用gpu-access配置权限。同时需要图形与计算能力Radeon/Ryzen 桌面场景→amdgpu-install脚本。无论选择哪种方式安装前都应先对照 兼容性矩阵 确认操作系统与 AMD 设备受支持并参照 100-prerequisites.rst 完成依赖与权限准备。十、延伸阅读安装主页面docs/install/rocm.rst安装方法对比与介绍docs/install/include/050-install-methods.rst、docs/install/include/000-intro.rst分步安装命令docs/install/include/200-install.rst前置条件与 GPU 权限docs/install/include/100-prerequisites.rstRunfile 安装器完整手册docs/install/rocm-runfile-installer.rstpip 包矩阵docs/install/include/pip-packages-table.rst选择器扩展实现docs/extension/rocm_docs_custom/selector/init.py【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