在AMD GPU上部署AI大模型：从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南

在人工智能和机器学习领域，NVIDIA 公司凭借其 CUDA 计算生态系统和高性能 GPU 架构，已成为大型语言模型(LLM)训练与推理的主导力量。从基础实验到前沿研究，NVIDIA 的技术方案几乎成为了行业标准。作为其主要竞争对手，AMD（YES！）在 AI 计算领域的发展潜力值得关注。

AMD 在 CPU 和 GPU 市场已深耕多年。在处理器领域，AMD 不仅与英特尔形成有效竞争，近期在数据中心市场份额方面甚至实现了超越。而在 GPU 领域，尽管 AMD 主要聚焦于中端游戏市场，提供了一系列性价比优异的高性能显卡，但在 AI 计算特别是 LLM 推理方面，专业技术文档与实施指南相对匮乏，这制约了开发者充分利用 AMD 硬件进行 AI 开发。

本文以 AMD Radeon RX 7900XT 为例，RX 7900XT 配备 5376 个流处理器（与 CUDA 核心在概念上相似但架构不同）和 20GB GDDR6 显存（320 位总线宽度）。我们将在 Linux 环境下解决了 ROCm 部署的诸多技术挑战。

 

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