ROCm/legacy-rocm-build

什么是 ROCm / legacy‑rocm‑build？

ROCm（Radeon Open Compute）是 AMD 的开源软件栈，可让您在 AMD GPU 上运行 GPU 加速代码。此仓库包含 ROCm 栈的 遗留构建脚本和打包 内容——本质上是将驱动程序、运行时、编译器、库和工具整合为可用分发版本的“粘合剂”。

对 AI / ML 的意义

• ROCm 提供底层运行时（HIP），使开发者能够编写类似 CUDA 的代码并在 AMD 硬件上运行。
• 该栈包含数学库（hipBLAS、rocBLAS、MIOpen 等）和性能分析/调试工具，这些是使用 PyTorch 和 TensorFlow 等框架进行训练和推理所必需的。
• 通过提供 NVIDIA CUDA 生态系统的完整功能开源替代方案，ROCm 使 AI 研究人员和工程师能够利用 AMD GPU 进行高性能计算、深度学习工作负载和科学模拟。

通过此仓库提供的核心组件

类别	示例组件（带链接）
数学与计算库	hipBLAS / rocBLAS、hipFFT / rocFFT、MIOpen、rocPRIM 等
通信库	RCCL、rocSHMEM
运行时与编译器	HIP、HIPIFY、基于 LLVM 的 ROCr 运行时、SPIRV‑LLVM‑Translator
性能分析与调试	rocprofiler‑compute、ROCgdb、ROCdbgapi
控制与监控	AMD SMI、ROCm Data Center Tool、rocminfo
媒体与存储	rocDecode、rocJPEG、hipFile
其他	ROCm Validation Suite、TransferBench、ROCm Optiq

开始使用

1. 安装 ROCm – 请遵循 README 中链接的官方安装指南（rocm.docs.amd.com/en/latest/install/rocm.html）。
2. 添加 AI 框架 – 基础栈安装完成后，使用提供的文档安装 PyTorch 或 JAX 以支持 ROCm。
3. 开发 – 使用 HIP（C++ API）编写 GPU 内核，或使用现有库；使用 ROCm 提供的 LLVM 工具链进行编译。
4. 性能分析 / 调试 – 使用 rocprofiler-compute 或 ROCgdb 来优化性能。

当前状态

• 该仓库已 弃用，将由 ROCm/TheRock 单体仓库取代。现有问题和讨论正在迁移至新位置。
• 所有文档、发布说明和贡献指南均指向新的 TheRock 位置。

哪些人应使用它？

• 需要在支持的 Linux 发行版（Ubuntu、RHEL、SLES 等）上获得稳定、可复现 ROCm 环境的开发者。
• 正在为 AMD GPU 构建或移植 AI/ML 工作负载的研究人员。
• 希望在向 TheRock 迁移期间协助维护遗留构建系统的贡献者。

---

TL;DR – legacy-rocm-build 是 AMD 开源 GPU 计算栈的打包核心，提供驱动程序、运行时、数学库和工具，使 AMD 硬件上的 AI 训练和推理成为可能。它正被新的 ROCm/TheRock 仓库取代，但仍作为现有 ROCm 安装的参考构建版本使用。