Kusanaginoturugi: カテゴリを修正

2024-09-03T13:36:09Z

カテゴリを修正

← 古い版		2024年9月3日 (火) 22:36時点における版
1行目:		1行目:
	[[Category:グラフィック]]		[[Category:グラフィックス]]
	[[Category:ハードウェア]]		[[Category:ハードウェア]]
	[[en:AMD Radeon Instinct MI25]]		[[en:AMD Radeon Instinct MI25]]

AshMyzk: 翻訳

2024-07-03T14:49:42Z

翻訳

← 古い版		2024年7月3日 (水) 23:49時点における版
120行目:		120行目:
	=== Ollama ===		=== Ollama ===

			大規模言語モデルを立ち上げて、実行します。
	Get up and running with large language models.

			{{Accuracy\|Arch のアーカイブから Arch Linux のパッケージをインストールしても、システムの他の部分と互換性がない可能性があります。}}
	{{Accuracy\|Installing Arch Linux packages from the archive will not work with the rest of the Arch Linux system.}}

			ROCm 5.7 をサポートする最も新しい {{Pkg\|ollama}} のバージョンは 0.1.28 です。しかし、[[Arch Linux Archive]] にある ollama 0.1.28 は gfx900 のサポート無しでコンパイルされているため、自分でコンパイルする必要があります:

			* ollama をダウングレードします:

	The latest version of {{Pkg\|ollama}} to support ROCm 5.7 is 0.1.28. However, ollama 0.1.28 from the [[Arch Linux Archive]] is compiled without gfx900 support, so we must:
	* Downgrade ollama.
	# downgrade ollama==0.1.28		# downgrade ollama==0.1.28

	* Clone repository.
			* ollama のリポジトリをクローンします:

	$ git clone https://github.com/ollama/ollama.git		$ git clone https://github.com/ollama/ollama.git

	* ~~Change~~ ~~directory~~ ~~and checkout~~ [https://github.com/ollama/ollama/tree/v0.1.28 ~~version~~ 0.1.28]		* ollama のディレクトリへ {{ic\|cd}} し、[https://github.com/ollama/ollama/tree/v0.1.28 バージョン 0.1.28] へ checkout します:

	$ cd ollama && git checkout 21347e1		$ cd ollama && git checkout 21347e1

	* Build for gfx900.
			* gfx900 のサポートありでビルドします:

	$ AMDGPU_TARGETS=gfx900 go generate ./... && go build .		$ AMDGPU_TARGETS=gfx900 go generate ./... && go build .

	* Replace {{Pkg\|ollama}}s executable with our freshly compiled binary
			* {{Pkg\|ollama}} の実行ファイルを先程コンパイルしたバイナリに置き換えます:

	# mv ./ollama /usr/bin/ollama		# mv ./ollama /usr/bin/ollama

	* ~~Start~~ {{ic\|ollama.service}}.		* {{ic\|ollama.service}} を[[開始]]します。
	* Perform inference.

			* 推論を実行します:

	$ ollama run tinyllama		$ ollama run tinyllama

	=== PyTorch ===		=== PyTorch ===

			Pytorch v2.2.2 は ROCm 5.7 をサポートする最も最近のリリースで、{{AUR\|python311}} 仮想環境内で {{ic\|pip}} でインストールできます。
	Pytorch v2.2.2 is the latest release that supports ROCm 5.7, and can be installed via {{ic\|pip}} within a {{AUR\|python311}} {{ic\|virtual environment}}.

	(venv)$ pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7		(venv)$ pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7

	=== Tensorflow ===		=== Tensorflow ===

	Tensorflow 2.13.0.570 ~~is the latest~~ ROCm 5.7 ~~compatible release, and can be installed via {{ic\|pip}} within a~~ {{AUR\|python311}} {{ic\|~~virtual environment~~}}.		Tensorflow 2.13.0.570 は ROCm 5.7 と互換性のある最も最近のリリースで、{{AUR\|python311}} 仮想環境内で {{ic\|pip}} でインストールできます。

	(venv)$ pip install tensorflow-rocm==2.13.0.570		(venv)$ pip install tensorflow-rocm==2.13.0.570

	{{Note\|~~When~~ ~~installing jupyterlab, the latest~~ ipython ~~kernel has a dependency conflict with~~ tensorflow 2.13.0.570. ~~Simply~~ ~~install~~ ipython 8.23.0 ~~alongside tensorflow and~~ jupyterlab ~~to continue using the latest jupyterlab.~~}}		{{Note\|Jupyterlab をインストールする際に、最新の ipython カーネルは tensorflow 2.13.0.570 と依存関係の衝突を起こします。tensorflow と jupyterlab はそのままで ipython 8.23.0 をインストールすれば最新の jupyterlab を使うことができます。}}

	(venv)$ pip install tensorflow-rocm==2.13.0.570 jupyterlab ipython==8.23.0		(venv)$ pip install tensorflow-rocm==2.13.0.570 jupyterlab ipython==8.23.0

AshMyzk: 初版

2024-07-02T13:11:03Z

初版

新規ページ

[[Category:グラフィック]]
[[Category:ハードウェア]]
[[en:AMD Radeon Instinct MI25]]
{{Related articles start}}
{{Related|GPGPU}}
{{Related|AMDGPU}}
{{Related articles end}}
このページでは、AMD Radeon Instinct MI25 (及びその他の gfx900 vega10 GPU) で [[GPGPU]] を行うために必要な手順を説明します。

== BIOS と冷却 ==

MI25 は、コンシューマーレベルのハードウェアとは互換性がないことがしばしばで、デフォルトではビデオ出力がありません。また、このカードは大量に電力を消費し、パッシブクーリング方式を採っています。この問題に対する解決策として、MI25 カードに WX9100 BIOS を書き込む方法があります。これにより、電力制限を 220W から 170W に下げ、PCIe ブラケットの後ろに隠されている Mini DisplayPort が利用可能になり、ファンヘッダをアクティブクーリングに使用できるようになり、MI25 を接続した状態でコンシューマーレベルのハードウェアを起動できるようになります。

MI25 カードを付けた状態で起動でき、かつ冷却しつづけられるならば、状況によっては、{{AUR|amdvbflash}} で [https://forum.level1techs.com/t/mi25-stable-diffusions-100-hidden-beast OS 内から BIOS を書き込める]かもしれません。そうでなくとも、オーバーヒートの危険を冒さずにハードウェアに BIOS を簡単に書き込める方法があります。

WX9100 BIOS は広くテストされており、推奨されます。これは[https://www.techpowerup.com/vgabios/218718/amd-wx9100-16384-171219 ここから]ダウンロードできます。

=== Raspberry Pi でハードウェアのフラッシュを行う ===

MI25 の BIOS チップはバックプレートの下にあり、{{Pkg|flashrom}}、SOP8 テストクリップ、そして Raspberry Pi を使ってフラッシュできます。

{{Note|テストクリップによる接続は理想的とは言えません。なので、フラッシュの前後に複数ダンプを取り、結果を比較して確かめたほうが良いでしょう。また、理論上は SPI の速度を 32768 といった速度まで速くできますが、実際には 8192 で成功したとユーザーは報告しています。この値は必要に応じて調整しても構いません。}}

はじめに、クリップで MI25 BIOS チップを[https://libreboot.org/docs/install/spi.html#gpio-pins-on-raspberry-pi-rpi-40-pin このダイアグラムに従って] Raspberry Pi の GPIO ピンに接続する必要があります。慎重に接続し、次に Raspberry Pi を起動してください。そして、チップが認識されているかどうか、以下のコマンドで確かめてください。

# flashrom -p linux_spi:dev=/dev/spidev0.0,spispeed=8192

チップが正しく認識されたら、新しい BIOS を書き込む前に、オリジナルの BIOS をバックアップしておきます。これには2つの目的があり、1つはもしものためのバックアップで、もう一つは BIOS フラッシュチップと正しく接続されていることを確かめるためです。

# flashrom -p linux_spi:dev=/dev/spidev0.0,spispeed=8192 -r mi25-dump1.rom

# flashrom -p linux_spi:dev=/dev/spidev0.0,spispeed=8192 -r mi25-dump2.rom

$ sha1sum mi25-dump*.rom

2つのダンプのチェックサムが同じであれば、準備は完了です。同じでなかったら、一貫性のあるダンプが得られるまでクリップをつけ直し、チェックサムの確認を行ってください。

MI25 BIOS が 1MiB であるのに対し、WX9100 BIOS が 256KiB であることに気がついたかもしれません。この差を埋めるために、768KiB のゼロで埋められたファイルを作成し、WX9100 BIOS {{ic|1=218718.rom}} の末尾に付け足します。

$ truncate -s +768KiB pad.bin

$ cat 218718.rom pad.bin > 218718-padded.rom

このようにしてパディングを追加した BIOS を、次は MI25 に書き込みます:

# flashrom -p linux_spi:dev=/dev/spidev0.0,spispeed=8192 -w 218718-padded.rom -V

Flashrom はフラッシュが成功したかどうかを検証するはずです。とはいえ、フラッシュ後に BIOS のダンプを取り、{{ic|1=218718-padded.rom}} とチェックサムを比較して、正しくフラッシュされたかどうかを確かめるのも良いでしょう。

=== 冷却 ===

MI25 には 4 ピンの JST-PH ファンヘッダがあり、WX9100 BIOS で動作させることができます。KK254 4 ピン (通常の 4 ピンコンピュータファン) と JST-PH 4 ピン (MI25 ファンヘッダ) を繋ぐ安いアダプタケーブルを買うだけです。探せば、2つの 4 ピンファンを MI25 から電源供給できる安いアダプタを見つけられるはずです ("Graphics Card Fan Adapter Cable" で検索してみてください)。アダプタケーブルを取り付けるにはシュラウドを取り外す必要があります。ケーブルは電源コネクタの横の隙間から逃がすことができます。

{{Note|冷却シュラウドを取ったら、サーマルペーストをつけ直すことをおすすめします。}}

MI25 はパッシブクーリングなので、ヒートシンクに風が当たるようにエアフローを調整する必要があります。(デバイスにどのファンが付いているかによりますが) [https://www.thingiverse.com/thing:6636428 こういった冷却シュラウドを 3D プリンターで作る]のは良いアイデアですが、それ以外で家でできる方法でも十分でしょう。

{{Note|MI25 は、強いエアフローのあるサーバーラックで使用されるように設計されているため、MI25 背面にあるコンポーネントにファンの風を当てるようにしてください。}}

== ROCm ==

MI25 (及びその他の gfx900 GPU) は非推奨となっており、公式のサポートは終了しました。これらの GPU は公式には ROCm 4 ではサポートされており、ROCm 5 では非公式ですがサポートされています。ROCm 6 ではサポートされていません。なので、gfx900 用の最新の ROCm スタックをインストールするには、まず [https://gitlab.archlinux.org/archlinux/packaging/packages/rocm-hip-sdk/-/blob/5.7.1-2/.SRCINFO rocm-hip-sdk バージョン 5.7.1-2 の依存パッケージ]と [https://gitlab.archlinux.org/archlinux/packaging/packages/miopen-hip/-/blob/5.7.1-1/.SRCINFO miopen-hip バージョン 5.7.1-1 の依存パッケージ]を確認してください。

{{Accuracy|アーカイブから Arch Linux のパッケージをインストールしても、システムの他の部分と互換性がない可能性があります。}}

{| class="wikitable"
! レベル !! 依存パッケージ
|-
| パッケージ || rocm-hip-sdk
|-
| 直接の依存関係 || rocm-hip-sdk rocm-core rocm-hip-libraries rocm-llvm rocm-hip-runtime hipblas hipcub hipfft hipsparse hipsolver miopen-hip rccl rocalution rocblas rocfft rocprim rocrand rocsolver rocsparse rocthrust
|-
| 2次的な依存関係 || composable-kernel hip-runtime-amd rocm-clang-ocl rocm-cmake rocm-language-runtime rocminfo
|-
| 3次的な依存関係 || comgr hsa-rocr rocm-smi-lib hsakmt-roct rocm-device-libs rocm-opencl-runtime
|-
| 任意の依存関係 || rocm-ml-libraries rocm-ml-sdk rocm-opencl-sdk
|}

[[Arch Linux Archive]] から ROCm 5.7.1 をインストールするために、{{AUR|downgrade}} スクリプトで必要なパッケージのバージョンを選択して ROCm の環境を構築します。

# downgrade rocm-hip-sdk rocm-core rocm-hip-libraries rocm-llvm rocm-hip-runtime hipblas hipcub hipfft hipsparse hipsolver miopen-hip rccl rocalution rocblas rocfft rocprim rocrand rocsolver rocsparse rocthrust composable-kernel hip-runtime-amd rocm-clang-ocl rocm-cmake rocm-language-runtime rocminfo comgr hsa-rocr rocm-smi-lib hsakmt-roct rocm-device-libs rocm-opencl-runtime rocm-ml-libraries rocm-ml-sdk rocm-opencl-sdk

残りの ROCm パッケージについての詳細は [https://github.com/rocm-arch/rocm-arch Arch Linux のリポジトリ]を見てください。

=== OpenCL ===

{{AUR|opencl-amd}} は機能しますが、先ほどインストールした ROCm 5.7.1 スタックとは互換性がありません。

ROCm と共に高性能な機能する OpenCL SDK とランタイムを手に入れる推奨される方法は、ROCm 5.7.1 と上記の表の依存パッケージを全てインストールすることです。

{{Note|{{Pkg|rocm-opencl-runtime}} は個別にアップデートでき、OpenCL は ROCm 5 の依存パッケージで動作させることができます。しかし、このパッケージで自動的にインストールされる ROCm 6 の依存パッケージでは動作せず、ROCm をダウングレードする必要があります。}}

== GPGPU でアクセラレートされたソフトウェア ==

この章では GPGPU でアクセラレートされたソフトウェアを挙げ、それらを gfx900 GPU で動作させる方法を説明します。

=== AUTOMATIC1111s Stable Diffusion ウェブ UI ===

Gradio ライブラリで実装されている、Stable Diffusion のウェブインターフェイスです。

{{AUR|stable-diffusion-web-ui-git}} は、インストール後の小さな手動設定で使えるようになります。これを動作させる方法は AUR 上の [https://aur.archlinux.org/packages/stable-diffusion-web-ui-git#comment-970228 rabcor のコメント]を見てください。

=== BitCrack ===

Bitcoin の秘密鍵をブルートフォースするツールです。

* リポジトリをクローンします:

$ git clone https://github.com/brichard19/BitCrack.git

* {{ic|cd}} して、OpenCL サポートありでビルドします:

$ cd BitCrack && make BUILD_OPENCL=1

* {{ic|clBitCrack}} を実行します:

$ ./bin/clBitCrack 1FshYsUh3mqgsG29XpZ23eLjWV8Ur3VwH 15JhYXn6Mx3oF4Y7PcTAv2wVVAuCFFQNiP 19EEC52krRUK1RkUAEZmQdjTyHT7Gp1TYT

=== Ollama ===

Get up and running with large language models.

{{Accuracy|Installing Arch Linux packages from the archive will not work with the rest of the Arch Linux system.}}

The latest version of {{Pkg|ollama}} to support ROCm 5.7 is 0.1.28. However, ollama 0.1.28 from the [[Arch Linux Archive]] is compiled without gfx900 support, so we must:
* Downgrade ollama.
# downgrade ollama==0.1.28
* Clone repository.
$ git clone https://github.com/ollama/ollama.git
* Change directory and checkout [https://github.com/ollama/ollama/tree/v0.1.28 version 0.1.28]
$ cd ollama && git checkout 21347e1
* Build for gfx900.
$ AMDGPU_TARGETS=gfx900 go generate ./... && go build .
* Replace {{Pkg|ollama}}s executable with our freshly compiled binary
# mv ./ollama /usr/bin/ollama
* Start {{ic|ollama.service}}.
* Perform inference.
$ ollama run tinyllama

=== PyTorch ===

Pytorch v2.2.2 is the latest release that supports ROCm 5.7, and can be installed via {{ic|pip}} within a {{AUR|python311}} {{ic|virtual environment}}.
(venv)$ pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7

=== Tensorflow ===

Tensorflow 2.13.0.570 is the latest ROCm 5.7 compatible release, and can be installed via {{ic|pip}} within a {{AUR|python311}} {{ic|virtual environment}}.

(venv)$ pip install tensorflow-rocm==2.13.0.570

{{Note|When installing jupyterlab, the latest ipython kernel has a dependency conflict with tensorflow 2.13.0.570. Simply install ipython 8.23.0 alongside tensorflow and jupyterlab to continue using the latest jupyterlab.}}

(venv)$ pip install tensorflow-rocm==2.13.0.570 jupyterlab ipython==8.23.0

{{TranslationStatus|AMD Radeon Instinct MI25|2024-07-02|811723}}

AMD Radeon Instinct MI25 - 版の履歴

Kusanaginoturugi: カテゴリを修正

AshMyzk: 翻訳

AshMyzk: 初版