Nvidiaのない人生はありますか？Radeon RX580でTensorFlowを起動する

バックグラウンド

新しい職場では、Ryzen2600プロセッサとRadeonRX 580ビデオカードを搭載したPCに私を連れて行ってくれました。プロセッサでニューラルネットワークをトレーニングしようとしたところ、そうではないことに気付きました。プロセスが遅すぎたのです。少し調べてみたところ、Radeonグラフィックカードで最新の機械学習ライブラリを実行するには、PlaidMLとROCmの少なくとも2つの方法があることがわかりました。私は両方を試し、結果を共有したいと思います。

PlaidML:

TensorFlow Keras, , GPU. , Nvidia CUDA.

PlaidML - Keras OpenCL. Keras , AMD. Windows, Linux Mac.

UPD: MikeLP , :

Keras . , PlaidML CUDA. , , Keras Tensorflow. — « ». PlaidML Keras, a tf.Keras — API . C PlaidML, Keras API Tensorflow. PlaidML ( Intel) roadmap .

, PlaidML , .. Keras Tensorflow API . Keras+PlaidML .

PlaidML . Python- :

 pip install plaidml-keras && plaidml-setup
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

PlaidML :

os.environ["KERAS_BACKEND"] = "plaidml.keras.backend"
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

. :

plaidbench keras mobilenet
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

. RX 580 Ryzen 2600 , :

AMD Nvidia. , . Intel HD Graphics: PlaidML Intel .

ROCm:

Radeon Open Compute Platform (ROCm), AMD GPU . ROCm NVIDIA CUDA. UNIX-.

ROCm . , ~2 , PlaidML, , PlaidML Out Of Memory.

Ubuntu 20.04 LTS. ROCm : ( , .. )

1. :

   
   
   
   
   

   sudo apt update && sudo apt dist-upgrade && sudo apt install libnuma-dev && sudo reboot
         
         
   
           
           
           
         
   
       
           
           
           
         
         
   
           
           
           
         
   
       
       

2. 5.8 5.6. http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/ :

   
   
   
   
   

   linux-headers-VERSION-NUMBER_all.deb
   linux-headers-VERSION-NUMBER_amd64.deb
   linux-image-VERSION-NUMBER_amd64.deb
   linux-modules-VERSION-NUMBER_amd64.deb
         
         
   
           
           
           
         
   
       
           
           
           
         
         
   
           
           
           
         
   
       
       

3. , :

   
   
   
   
   

   sudo dpkg -i *.deb
         
         
   
           
           
           
         
   
       
           
           
           
         
         
   
           
           
           
         
   
       
       

4. 5.6, GRUB. 5.8:

   
   
   
   
   

   sudo apt-get purge *5.8.0*
         
         
   
           
           
           
         
   
       
           
           
           
         
         
   
           
           
           
         
   
       
       

5. .

   
   
   
   
   

6. :

   
   
   
   
   

   wget -q -O - https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | sudo apt-key add -
   echo 'deb [arch=amd64] https://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/ xenial main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list
         
         
   
           
           
           
         
   
       
           
           
           
         
         
   
           
           
           
         
   
       
       

7. ROCm:

   
   
   
   
   

   sudo apt update && sudo apt install rocm-dkms && sudo reboot
         
         
   
           
           
           
         
   
       
           
           
           
         
         
   
           
           
           
         
   
       
       

8. :

   
   
   
   
   

   sudo usermod -a -G video $LOGNAME
   sudo usermod -a -G render $LOGNAME
         
         
   
           
           
           
         
   
       
           
           
           
         
         
   
           
           
           
         
   
       
       

9. . , GPU:

   
   
   
   
   

   /opt/rocm/bin/rocminfo
   /opt/rocm/opencl/bin/clinfo
         
         
   
           
           
           
         
   
       
           
           
           
         
         
   
           
           
           
         
   
       
       

10. ROCm PATH:

    
    
    
    
    

    echo 'export PATH=$PATH:/opt/rocm/bin:/opt/rocm/rocprofiler/bin:/opt/rocm/opencl/bin' | sudo tee -a /etc/profile.d/rocm.sh
          
          
    
            
            
            
          
    
        
            
            
            
          
          
    
            
            
            
          
    
        
        

11. :

    
    
    
    
    

    sudo apt install rocm-libs miopen-hip rccl
          
          
    
            
            
            
          
    
        
            
            
            
          
          
    
            
            
            
          
    
        
        

12. Pip TensorFlow:

    
    
    
    
    

    sudo apt install python3-pip
    pip3 install --user tensorflow-rocm
          
          
    
            
            
            
          
    
        
            
            
            
          
          
    
            
            
            
          
    
        
        

! TensorFlow GPU:

:

python3 ./tf_cnn_benchmarks.py --num_gpus=1 --batch_size=64 --model=resnet50
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

RX 580 , :

2021 , . AMD Nvidia, . , Radeon , .

AMDのグラフィックカードを既にお持ちの場合は、おそらく開発目的で、Nvidiaグラフィックカードに変更する必要はありません。ROCmフレームワークは、Radeonビデオカードでの機械学習に最適な選択肢だと思います。それはまともなパフォーマンスを提供し、TensorFlow2.2.0とKerasの実行を可能にします。