この記事の対象読者

AMD Radeonグラフィックボードを持っていて、AIや機械学習に興味がある方
NVIDIAのCUDAに縛られたくない、オープンな選択肢を探している方
Linuxの基本操作（ターミナル、apt/dnf等）に慣れている方
Pythonの基本文法を理解している方

この記事で得られること

ROCmの概念と仕組みの完全な理解
対応GPU・OS・ソフトウェアの最新互換性情報
ROCmのインストールと環境構築の手順
Stable Diffusion、LLM推論、PyTorchなど実際のAIワークロードを動かすコード
ユースケース別の最適な設定と構成

この記事で扱わないこと

NVIDIA CUDA環境の構築方法
Windowsネイティブ環境でのROCm（WSL2については触れます）
AMD Instinct（データセンター向けGPU）の詳細なチューニング
モデルの学習・ファインチューニングの詳細（推論がメイン）

1. AMD RadeonとAI処理の「現実」

「Radeonじゃ機械学習できないでしょ？」

3年前、私もそう唱えていました。ハイエンドGPUをもつ友人たちも、Stable Diffusionを動かそうとして挫折。PyTorchのGPUサポートは「CUDA only」の壁にぶつかり、結局CPUで回すハメに。あの24GBのVRAMは何だったのか...。

でも2026年の今、状況は劇的に変わりました。

先月、ROCm 7.1.1でLlama 3.2の70Bモデルを動かせると知り、正直驚きました。Ollamaがワンコマンドで起動し、トークン生成速度もNVIDIA環境と遜色ない。Stable Diffusion 3もComfyUIで普通に動く。「AMD、本気出してきたな」と。

この記事は、その「本気」を余すことなくお伝えするために書きました。ROCmの基礎から実践まで、コピペで動くコードと共に解説します。

ここまでで、この記事が「理論だけ」ではないことが伝わったでしょうか。次は、ROCmを理解するための前提知識を整理していきましょう。

2. 前提知識の確認

本題に入る前に、この記事で使う用語を整理しておきます。

2.1 GPU（Graphics Processing Unit）とは

画像処理に特化した演算装置です。CPUが「何でもできる優等生」なら、GPUは「並列計算の天才」。数千のコアで同時に計算を行えるため、AI処理との相性が抜群です。

2.2 CUDA（Compute Unified Device Architecture）とは

NVIDIAが開発したGPU向け並列計算プラットフォームです。2007年の登場以来、AI・機械学習のデファクトスタンダードとして君臨してきました。PyTorch、TensorFlowなど主要フレームワークはCUDAを前提に設計されています。

2.3 ROCm（Radeon Open Compute）とは

AMDが開発したオープンソースのGPU計算プラットフォームです。CUDAの対抗馬として登場し、HIP（Heterogeneous-compute Interface for Portability）という互換レイヤーを通じて、CUDAコードをAMD GPU上で動作させることができます。

2.4 VRAM（Video RAM）とは

GPU専用のメモリです。AI処理ではモデルの重みやテンソルをVRAMに展開するため、大容量のVRAMが必要になります。例えば、Llama 2の70Bモデル（4bit量子化）には約35GBのVRAMが必要です。

2.5 LLM（Large Language Model）とは

ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデルです。数十億〜数兆のパラメータを持ち、テキスト生成、翻訳、要約など多様なタスクをこなします。

これらの用語が押さえられたら、次に進みましょう。ROCmが生まれた背景と、なぜ今注目されているのかを見ていきます。

3. ROCmが生まれた背景

3.1 NVIDIAの「独占」とAMDの反撃

2010年代、AI・機械学習の世界はNVIDIAの独壇場でした。CUDAエコシステムは圧倒的で、「GPUでAI = NVIDIA」という図式が定着。AMDのRadeonは「ゲーム用」という認識に留まっていました。

この状況を打破すべく、AMDは2016年にROCm 1.0をリリース。「オープンソースで、CUDAに対抗する」という野心的なプロジェクトが始まりました。

3.2 長かった「冬の時代」

正直に言うと、ROCmの初期は厳しいものでした。

対応GPUが限定的（Vegaアーキテクチャのみ）
PyTorch/TensorFlowのサポートが不安定
ドキュメントが貧弱
「動いたらラッキー」レベルの安定性

多くの開発者が試しては挫折し、「やっぱりNVIDIA買うか...」となる悪循環。私もその一人でした。

3.3 2024-2025年の転換点

状況が変わり始めたのは、ROCm 6.0（2024年2月）からです。

バージョン	リリース	主な改善点
ROCm 6.0	2024/02	Radeon RX 7900シリーズ正式サポート、ONNX Runtime対応
ROCm 6.1	2024/06	マルチGPU対応、TensorFlow正式サポート、WSL2ベータ
ROCm 6.2	2024/10	安定性向上、Flash Attention最適化
ROCm 7.0	2025/06	RDNA4（RX 9000シリーズ）対応、3.5倍の推論性能向上
ROCm 7.1	2025/11	PyTorch 2.9対応、ComfyUI公式統合、llama.cpp公式サポート

特に2025年は「ROCm元年」と呼べるほどの進化を遂げました。AMDが本腰を入れた結果、ようやく「実用レベル」に到達したのです。

背景がわかったところで、抽象的な概念から順に、具体的な仕組みを見ていきましょう。

4. ROCmの基本概念

4.1 アーキテクチャ概要

ROCmは以下のコンポーネントで構成されています。

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  アプリケーション層                                    │
│  (PyTorch, TensorFlow, llama.cpp, Stable Diffusion) │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  フレームワーク層                                      │
│  (MIOpen, rocBLAS, hipBLAS, RCCL)                   │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  ランタイム層                                         │
│  (HIP Runtime, ROCm Runtime)                        │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  ドライバ層                                          │
│  (AMDGPU Kernel Driver)                             │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  ハードウェア層                                       │
│  (AMD Radeon / Instinct GPU)                        │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

4.2 HIP（Heterogeneous-compute Interface for Portability）

HIPはROCmの心臓部です。CUDAコードをAMD GPU上で動作させる「翻訳者」の役割を果たします。

// CUDAコード
cudaMalloc(&d_ptr, size);
cudaMemcpy(d_ptr, h_ptr, size, cudaMemcpyHostToDevice);

// HIPコード（ほぼ同じ構文）
hipMalloc(&d_ptr, size);
hipMemcpy(d_ptr, h_ptr, size, hipMemcpyHostToDevice);

多くのCUDAプロジェクトはhipifyツールで自動変換できます。これがROCmの「CUDA互換」の正体です。

4.3 MIOpen - AMDのディープラーニングライブラリ

MIOpenは、NVIDIAのcuDNNに相当するライブラリです。畳み込み、LSTM、Transformerなどの演算を最適化します。PyTorchやTensorFlowは内部でMIOpenを呼び出しています。

4.4 対応GPUアーキテクチャ

ROCm 7.1.1時点での対応状況は以下の通りです。

アーキテクチャ	代表GPU	LLVMターゲット	サポート状況
RDNA4	RX 9070 XT, RX 9060 XT	gfx1200/gfx1201	✅ 正式対応
RDNA3	RX 7900 XTX, RX 7800 XT, RX 7700 XT	gfx1100/gfx1101	✅ 正式対応
RDNA2	RX 6800 XT, PRO W6800	gfx1030	✅ 正式対応
CDNA3	Instinct MI300X	gfx942	✅ 正式対応
CDNA2	Instinct MI250X	gfx90a	✅ 正式対応
GCN5.1	Radeon VII	gfx906	❌ サポート終了

重要: RX 7800 XT と RX 7700 XT は ROCm 7.1で正式サポートされました。これは多くのユーザーにとって朗報です。

基本概念が理解できたところで、これらの抽象的な概念を具体的なコードで実装していきましょう。

5. 実際に使ってみよう

5.1 環境構築

対応OS

ROCm 7.1.1でRadeon GPUがサポートされるOSは限定的です。

OS	カーネル	サポート
Ubuntu 24.04.3	6.8 / 6.14 (HWE)	✅ 推奨
Ubuntu 22.04.5	5.15 / 6.8 (HWE)	✅ 対応
RHEL 9.7	5.14.0-611	✅ 対応
RHEL 10.1	6.12.0-124	✅ 対応
Windows (WSL2)	-	✅ 対応

ROCmインストール（Ubuntu 24.04）

# 前提パッケージのインストール
sudo apt update
sudo apt install "linux-headers-$(uname -r)" "linux-modules-extra-$(uname -r)"

# ユーザーをvideo/renderグループに追加
sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME

# AMD GPUドライバ＆ROCmリポジトリの追加
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.4.2.1/ubuntu/noble/amdgpu-install_6.4.60402-1_all.deb
sudo apt install ./amdgpu-install_6.4.60402-1_all.deb

# ROCmのインストール
sudo apt update
sudo amdgpu-install -y --usecase=rocm

# 再起動
sudo reboot

インストール確認

# GPUが認識されているか確認
rocminfo | grep "Name:"

# 期待される出力例
#   Name:                    gfx1100
#   Name:                    AMD Radeon RX 7900 XTX

5.2 設定ファイルの準備

以下の3種類の設定ファイルを用意しています。用途に応じて選択してください。

開発環境用（rocm_config.yaml）

# rocm_config.yaml - 開発環境用（このままコピーして使える）
# 用途: ローカル開発、実験、デバッグ

rocm:
  version: "7.1.1"
  gpu_target: "gfx1100"  # RX 7900 XTX/XT/GRE の場合
  # gpu_target: "gfx1101"  # RX 7800 XT / 7700 XT の場合
  # gpu_target: "gfx1200"  # RX 9060 XT / 9060 の場合
  # gpu_target: "gfx1201"  # RX 9070 XT / 9070 の場合

pytorch:
  version: "2.5.1+rocm6.2"
  index_url: "https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2"
  
environment:
  HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION: "11.0.0"  # gfx1100の場合
  PYTORCH_ROCM_ARCH: "gfx1100"
  HIP_VISIBLE_DEVICES: "0"  # 使用するGPUのインデックス
  
memory:
  pytorch_cuda_alloc_conf: "expandable_segments:True"
  max_split_size_mb: 512

logging:
  level: "DEBUG"
  hip_trace: true

本番環境用（rocm_config.production.yaml）

# rocm_config.production.yaml - 本番環境用（このままコピーして使える）
# 用途: 安定運用、サービス提供、長時間推論

rocm:
  version: "7.1.1"
  gpu_target: "gfx1100"

pytorch:
  version: "2.5.1+rocm6.2"
  index_url: "https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2"
  
environment:
  HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION: "11.0.0"
  PYTORCH_ROCM_ARCH: "gfx1100"
  HIP_VISIBLE_DEVICES: "0"
  # メモリ最適化
  PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF: "expandable_segments:True"
  # エラーハンドリング強化
  AMD_LOG_LEVEL: "1"  # エラーのみ
  
memory:
  pytorch_cuda_alloc_conf: "expandable_segments:True"
  max_split_size_mb: 1024
  garbage_collection_threshold: 0.8

performance:
  use_flash_attention: true
  enable_tf32: false  # AMD GPUでは無効
  cudnn_benchmark: false  # 無効（MIOpen使用）
  
logging:
  level: "WARNING"
  hip_trace: false

テスト/CI環境用（rocm_config.test.yaml）

# rocm_config.test.yaml - テスト/CI環境用（このままコピーして使える）
# 用途: 自動テスト、CI/CD、軽量な動作確認

rocm:
  version: "7.1.1"
  gpu_target: "gfx1100"

pytorch:
  version: "2.5.1+rocm6.2"
  index_url: "https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2"
  
environment:
  HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION: "11.0.0"
  PYTORCH_ROCM_ARCH: "gfx1100"
  HIP_VISIBLE_DEVICES: "0"
  # テスト用の再現性確保
  CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG: ":4096:8"
  PYTORCH_SEED: "42"
  
memory:
  pytorch_cuda_alloc_conf: "expandable_segments:True"
  max_split_size_mb: 256  # メモリ使用量を抑制

test:
  deterministic: true
  seed: 42
  max_batch_size: 4  # 小さいバッチで高速テスト
  timeout_seconds: 300
  
logging:
  level: "INFO"
  hip_trace: false
  save_to_file: true
  log_path: "./logs/test_run.log"

5.3 PyTorchのインストールと動作確認

# Python仮想環境の作成
python3 -m venv ~/rocm-env
source ~/rocm-env/bin/activate

# PyTorch (ROCm版) のインストール
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2

動作確認スクリプト

"""
ROCm + PyTorch 動作確認スクリプト
使い方: python verify_rocm.py
必要条件: ROCm 6.2以上, PyTorch 2.x
"""
import torch
import sys

def verify_rocm_setup():
    """ROCm環境の動作確認を行う"""
    print("=" * 50)
    print("ROCm + PyTorch 環境確認")
    print("=" * 50)
    
    # PyTorchバージョン
    print(f"\n[1] PyTorch バージョン: {torch.__version__}")
    
    # ROCm/HIP の利用可否
    hip_available = torch.cuda.is_available()  # ROCmでもcuda APIを使用
    print(f"[2] HIP (ROCm) 利用可能: {hip_available}")
    
    if not hip_available:
        print("\n❌ エラー: HIPが利用できません")
        print("   - ROCmが正しくインストールされているか確認してください")
        print("   - 'rocminfo' コマンドでGPUが認識されているか確認してください")
        sys.exit(1)
    
    # GPU情報
    gpu_count = torch.cuda.device_count()
    print(f"[3] 検出されたGPU数: {gpu_count}")
    
    for i in range(gpu_count):
        gpu_name = torch.cuda.get_device_name(i)
        gpu_memory = torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory / (1024**3)
        print(f"    GPU {i}: {gpu_name} ({gpu_memory:.1f} GB)")
    
    # 簡単な演算テスト
    print("\n[4] GPU演算テスト...")
    try:
        device = torch.device("cuda:0")
        
        # 行列乗算テスト
        a = torch.randn(1000, 1000, device=device)
        b = torch.randn(1000, 1000, device=device)
        c = torch.matmul(a, b)
        
        # 結果の検証
        assert c.shape == (1000, 1000), "行列乗算の結果が不正です"
        print("    ✅ 行列乗算: 成功")
        
        # メモリ使用量
        allocated = torch.cuda.memory_allocated(0) / (1024**2)
        print(f"    📊 使用中のVRAM: {allocated:.1f} MB")
        
    except Exception as e:
        print(f"    ❌ エラー: {e}")
        sys.exit(1)
    
    print("\n" + "=" * 50)
    print("✅ ROCm環境は正常に動作しています！")
    print("=" * 50)
    
    return True

if __name__ == "__main__":
    verify_rocm_setup()

5.4 実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます：

==================================================
ROCm + PyTorch 環境確認
==================================================

[1] PyTorch バージョン: 2.5.1+rocm6.2
[2] HIP (ROCm) 利用可能: True
[3] 検出されたGPU数: 1
    GPU 0: AMD Radeon RX 7900 XTX (24.0 GB)

[4] GPU演算テスト...
    ✅ 行列乗算: 成功
    📊 使用中のVRAM: 7.6 MB

==================================================
✅ ROCm環境は正常に動作しています！
==================================================

5.5 よくあるエラーと対処法

エラー	原因	対処法
`hipErrorNoBinaryForGpu`	GPUアーキテクチャの不一致	`HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION`を設定。例: RX 7800 XTは`export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0`
`CUDA out of memory`	VRAMの不足	バッチサイズを小さく、または`--precision half`で精度を下げる
`rocminfo`でGPUが表示されない	ドライバ未インストール or 権限不足	`sudo usermod -a -G render,video $USER` を実行後、再ログイン
`torch.cuda.is_available() = False`	PyTorch ROCm版が未インストール	`pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2` で再インストール
`Segmentation fault`	カーネルバージョンの不一致	Ubuntu 24.04 + HWEカーネル（6.8以上）を推奨

基本的な使い方をマスターしたので、次は応用例を見ていきましょう。

6. ユースケース別ガイド

6.1 ユースケース1: LLM推論（Ollama + Llama 3.2）

想定読者: ローカルでChatGPT的なAIを動かしたい方
推奨構成: RX 7900 XTX (24GB) / RX 7800 XT (16GB)
サンプルコード:

#!/bin/bash
# ollama_rocm_setup.sh - Ollama + ROCm セットアップスクリプト
# このままコピーして実行可能

set -e

echo "=== Ollama (ROCm版) セットアップ ==="

# Ollamaのインストール
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# ROCm環境変数の設定
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0  # RX 7900シリーズの場合
# export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.1  # RX 7800 XT / 7700 XTの場合

# Ollamaサーバーの起動（バックグラウンド）
ollama serve &
sleep 5

# Llama 3.2 (8B) のダウンロードと実行
echo "=== Llama 3.2 (8B) をダウンロード中... ==="
ollama pull llama3.2:8b

# 動作確認
echo "=== 動作確認 ==="
ollama run llama3.2:8b "Hello! Can you see that you're running on AMD GPU?"

echo "=== セットアップ完了！ ==="
echo "使い方: ollama run llama3.2:8b"

"""
Ollama Python API を使用したLLM推論
使い方: python ollama_example.py
必要条件: pip install ollama
"""
import ollama

def chat_with_llama():
    """Llama 3.2とチャットする"""
    response = ollama.chat(
        model='llama3.2:8b',
        messages=[
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Pythonで素数を判定する関数を書いてください。'
            }
        ]
    )
    
    print("=== Llama 3.2の回答 ===")
    print(response['message']['content'])
    
    # GPU使用状況の確認
    import subprocess
    result = subprocess.run(['rocm-smi', '--showmeminfo', 'vram'], 
                          capture_output=True, text=True)
    print("\n=== VRAM使用状況 ===")
    print(result.stdout)

if __name__ == "__main__":
    chat_with_llama()

6.2 ユースケース2: 画像生成（ComfyUI + Stable Diffusion）

想定読者: AIアート、画像生成に興味がある方
推奨構成: RX 7900 XTX (24GB) - SDXL推奨 / RX 7800 XT (16GB) - SD 1.5向け
サンプルコード:

#!/bin/bash
# comfyui_rocm_setup.sh - ComfyUI + ROCm セットアップスクリプト
# このままコピーして実行可能

set -e

echo "=== ComfyUI (ROCm版) セットアップ ==="

# 作業ディレクトリの作成
mkdir -p ~/ai-tools && cd ~/ai-tools

# ComfyUIのクローン
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

# Python仮想環境の作成
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# PyTorch (ROCm版) のインストール
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2

# ComfyUIの依存関係インストール
pip install -r requirements.txt

# 環境変数の設定
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0

echo "=== セットアップ完了！ ==="
echo "起動コマンド: python main.py"
echo "ブラウザで http://127.0.0.1:8188 にアクセス"

"""
ComfyUI API を使用した画像生成
使い方: python comfyui_api_example.py
必要条件: ComfyUIが起動していること
"""
import json
import urllib.request
import urllib.parse

COMFYUI_URL = "http://127.0.0.1:8188"

def generate_image(prompt: str, negative_prompt: str = ""):
    """ComfyUI APIで画像を生成する"""
    
    # シンプルなワークフロー定義
    workflow = {
        "3": {
            "class_type": "KSampler",
            "inputs": {
                "seed": 42,
                "steps": 20,
                "cfg": 7.5,
                "sampler_name": "euler",
                "scheduler": "normal",
                "denoise": 1,
                "model": ["4", 0],
                "positive": ["6", 0],
                "negative": ["7", 0],
                "latent_image": ["5", 0]
            }
        },
        "4": {
            "class_type": "CheckpointLoaderSimple",
            "inputs": {
                "ckpt_name": "sd_xl_base_1.0.safetensors"
            }
        },
        "5": {
            "class_type": "EmptyLatentImage",
            "inputs": {
                "width": 1024,
                "height": 1024,
                "batch_size": 1
            }
        },
        "6": {
            "class_type": "CLIPTextEncode",
            "inputs": {
                "text": prompt,
                "clip": ["4", 1]
            }
        },
        "7": {
            "class_type": "CLIPTextEncode",
            "inputs": {
                "text": negative_prompt,
                "clip": ["4", 1]
            }
        },
        "8": {
            "class_type": "VAEDecode",
            "inputs": {
                "samples": ["3", 0],
                "vae": ["4", 2]
            }
        },
        "9": {
            "class_type": "SaveImage",
            "inputs": {
                "filename_prefix": "ComfyUI",
                "images": ["8", 0]
            }
        }
    }
    
    # APIリクエスト送信
    data = json.dumps({"prompt": workflow}).encode('utf-8')
    req = urllib.request.Request(
        f"{COMFYUI_URL}/prompt",
        data=data,
        headers={'Content-Type': 'application/json'}
    )
    
    try:
        with urllib.request.urlopen(req) as response:
            result = json.loads(response.read().decode('utf-8'))
            print(f"ジョブID: {result.get('prompt_id', 'unknown')}")
            print("画像生成をキューに追加しました。ComfyUIのUIで進捗を確認してください。")
            return result
    except Exception as e:
        print(f"エラー: {e}")
        return None

if __name__ == "__main__":
    generate_image(
        prompt="a beautiful sunset over mountains, highly detailed, 8k",
        negative_prompt="blurry, low quality, watermark"
    )

6.3 ユースケース3: 機械学習研究（PyTorch + Transformers）

想定読者: 機械学習の研究・開発を行う方
推奨構成: RX 7900 XTX (24GB) / Radeon PRO W7900 (48GB)
サンプルコード:

"""
Hugging Face Transformers + ROCm を使用した推論
使い方: python transformers_rocm_example.py
必要条件: pip install transformers accelerate
"""
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline

def setup_environment():
    """ROCm環境のセットアップ"""
    import os
    
    # 環境変数の設定
    os.environ["HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION"] = "11.0.0"
    os.environ["PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF"] = "expandable_segments:True"
    
    # GPU確認
    if torch.cuda.is_available():
        print(f"✅ GPU検出: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
        print(f"   VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1e9:.1f} GB")
    else:
        raise RuntimeError("GPUが検出されません。ROCmのインストールを確認してください。")

def run_inference():
    """Transformersモデルで推論を実行"""
    setup_environment()
    
    model_name = "microsoft/phi-2"  # 2.7Bパラメータの軽量モデル
    
    print(f"\n=== モデル読み込み中: {model_name} ===")
    
    # モデルとトークナイザーの読み込み
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_name,
        torch_dtype=torch.float16,  # メモリ節約のためFP16を使用
        device_map="auto",
        trust_remote_code=True
    )
    
    # パイプラインの作成
    generator = pipeline(
        "text-generation",
        model=model,
        tokenizer=tokenizer,
        device_map="auto"
    )
    
    # 推論の実行
    prompt = "def fibonacci(n):"
    print(f"\n=== プロンプト ===\n{prompt}")
    
    result = generator(
        prompt,
        max_new_tokens=100,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9
    )
    
    print(f"\n=== 生成結果 ===\n{result[0]['generated_text']}")
    
    # VRAM使用量の確認
    allocated = torch.cuda.memory_allocated(0) / 1e9
    print(f"\n=== VRAM使用量: {allocated:.2f} GB ===")

if __name__ == "__main__":
    run_inference()

ユースケースが把握できたところで、この記事を読んだ後の学習パスを確認しましょう。

7. 学習ロードマップ

この記事を読んだ後、次のステップとして以下をおすすめします。

初級者向け（まずはここから）

ROCm公式ドキュメント - インストール詳細
- ROCm Installation Guide
Ollama公式サイト - LLMを手軽に試す
- Ollama
ComfyUI公式 - 画像生成を始める
- ComfyUI GitHub

中級者向け（実践に進む）

llama.cpp + ROCm - より細かい制御
- ROCm llama.cpp Guide
PyTorch for ROCm - カスタムモデル開発
- PyTorch ROCm Installation
vLLM + ROCm - 高性能LLM推論サーバー
- vLLM Documentation

上級者向け（さらに深く）

ROCm内部実装 - HIP/MIOpenのソースコード
- ROCm GitHub Organization
カスタムカーネル開発 - HIPプログラミング
- HIP Programming Guide
コントリビュート - ROCmエコシステムへの貢献
- ROCm Contribution Guide

8. NVIDIAが必要な処理について

正直に言うと、AMD RadeonではまだNVIDIAに太刀打ちできない領域があります。

処理	AMD Radeon	理由
大規模モデルの学習（Fine-tuning）	△	FlashAttention 2の最適化がまだ不完全
マルチGPU学習（8GPU以上）	×	NCCL相当のRCCLが成熟していない
最新研究の再現	△	論文実装の多くがCUDA前提
商用サービス運用	△	安定性・サポート面でNVIDIAが優位

NVIDIAを使った処理について、詳細なガイドは以下の記事で解説しています：

👉 NVIDIAで始めるAI開発完全ガイド（準備中）

9. まとめ

この記事では、ROCmについて以下を解説しました：

ROCmの基本概念 - AMDのオープンソースGPU計算プラットフォーム
2025-2026年の大進化 - ROCm 7.xで「実用レベル」に到達
対応GPU - RX 7000/9000シリーズ、Radeon PRO、Instinctが正式対応
実践的な使い方 - Ollama、ComfyUI、PyTorchの動作確認コード
ユースケース別ガイド - LLM推論、画像生成、機械学習研究

私の所感

3年前に「Radeonじゃ無理」と諦めた私が、今では毎日ROCmでLLMを動かしています。AMDの本気度は本物で、特に2025年以降の進化は目覚ましい。

ただし、「NVIDIAの代替」として完璧かと問われれば、答えはNoです。学習ワークロードやエンタープライズ用途では、まだCUDAエコシステムの成熟度に軍配が上がります。

それでも、推論用途やホビーユース、そして「ベンダーロックインからの解放」を望む方にとって、ROCmは十分な選択肢になりました。24GB VRAMのRX 7900 XTXが10万円前後で買える今、試してみる価値は大いにあります。

この記事が、AMD GPUでAIを始める第一歩になれば幸いです。

参考文献

AMD ROCm Documentation - 公式ドキュメント
ROCm GitHub - ソースコード・リリースノート
AMD Developer Resources - 開発者向けリソース
PyTorch ROCm Support - PyTorch公式
Ollama AMD GPU Support - Ollama GPU対応情報
ComfyUI ROCm Blog - AMD公式ブログ