ROCmとは？CUDAとの違いやできること・対応環境を解説

ROCmとは、AMD GPUでAI開発やHPC、科学技術計算などを行うためのソフトウェア基盤です。NVIDIA GPU向けのCUDAと比較されることも多く、生成AIやLLM推論、画像生成AI、シミュレーションなどでAMD GPUを活用したい場合に重要な技術です。一方で、ROCmは対応GPUやOS、利用するフレームワークによって動作環境が異なるため、導入前の確認が欠かせません。

この記事では、ROCmの基本やCUDAとの違い、できること、導入時の注意点、ROCmを活用するためのPC・ワークステーション選びについて解説します。

ROCmとは、AMD GPUをAI開発やHPC、科学技術計算などに活用するためのソフトウェア基盤です。NVIDIA GPU向けのCUDAと比較されることも多く、生成AIやLLM、画像生成AI、シミュレーションなどの高負荷な計算処理でAMD GPUの性能を引き出す役割を担います。

ROCm（外部サイト）とは、AMD GPUを使ってAIやHPCなどの計算処理を行うためのオープンなソフトウェア基盤です。GPUは画像描画だけでなく、大量の計算を並列に処理する用途にも活用されています。ROCmは、そのAMD GPUの計算性能をAI開発や科学技術計算、シミュレーションなどで利用するために必要な仕組みです。

たとえば、PyTorch（外部サイト）などのAIフレームワークを使った機械学習、LLMの推論、画像生成AI、流体解析や構造解析などのHPC用途で利用されます。NVIDIA GPUではCUDA（外部サイト）が広く使われていますが、AMD GPUで同様にGPUコンピューティングを行うための基盤としてROCmが位置づけられます。

ただし、ROCmはAMD GPUであればすべて同じように利用できるわけではありません。対応するGPUやOS、ROCmのバージョン、利用するフレームワークによって動作環境が異なります。そのため、ROCmを導入する際は、利用目的に合ったGPUやPC・ワークステーション構成を事前に確認することが重要です。

ROCmは、単体のアプリケーションではなく、AMD GPUで計算処理を実行するための複数の要素で構成されたソフトウェアスタックです。ランタイム、開発ツール、API、ライブラリなどが連携することで、AIフレームワークやHPCアプリケーションからAMD GPUを利用できるようになります。

このように、ROCmはGPU計算を実行するためのランタイムだけでなく、開発者がAIやHPCアプリケーションを構築するためのツールやライブラリも含んでいます。特にAI開発では、PyTorchやTensorFlowなどのフレームワークとROCmを組み合わせることで、AMD GPUを使った学習や推論が可能になります。

また、HPC分野では、科学技術計算や大規模シミュレーションを高速化するために、ROCmのライブラリやプログラミング環境が利用されます。ROCmを理解する際は、「AMD GPUをAI・HPC用途で活用するための総合的な開発・実行基盤」と捉えるとよいでしょう。

ROCmが注目されている背景には、生成AIやLLM、HPCなど、高い計算性能を必要とする用途の拡大があります。AIモデルの学習や推論、画像生成AI、科学技術計算では、大量のデータを高速に処理する必要があるため、GPUの活用が欠かせません。その中で、AMD GPUをAI・HPC用途で活用するための基盤としてROCmへの関心が高まっています。

また、GPUコンピューティングの分野ではNVIDIAのCUDAが広く利用されていますが、特定のGPUやソフトウェア環境に依存しすぎない選択肢を持ちたい企業も増えています。ROCmはオープンソース性が高く、AMD GPUを活用したAI開発やHPC環境を構築できるため、CUDA以外の選択肢として検討されるケースもあるでしょう。

さらに、近年はPyTorchやvLLM（外部サイト）など、AI・LLM関連のフレームワークやツールにおけるROCm対応も進んでいます。そのため、AMD GPUを使ったLLM推論や生成AIの検証環境を構築しやすくなりつつあるのです。今後、AI開発やHPC用途でGPUの選択肢を広げたい企業にとって、ROCmは重要な技術の一つになると考えられます。

ROCmとCUDAは、どちらもGPUをAI開発やHPC、科学技術計算などに活用するためのソフトウェア基盤です。ただし、対象となるGPUやエコシステム、開発環境には違いがあります。ROCmはAMD GPU向け、CUDAはNVIDIA GPU向けの基盤であり、導入時は既存環境や利用するソフトウェアとの相性を確認することが重要です。

ROCmとCUDAの大きな違いは、対象となるGPUです。

ROCmはAMD GPU向けのソフトウェア基盤であり、AMD Instinct（外部サイト）や一部のAMD Radeon（外部サイト）、AMD Radeon PRO（外部サイト）などをAI・HPC用途で活用する際に使われます。一方、CUDAはNVIDIA GPU向けのソフトウェア基盤であり、NVIDIA GPUを使ったAI開発や科学技術計算、画像処理、シミュレーションなどで広く利用されています。

どちらもGPUの並列計算性能を引き出すための仕組みですが、基本的にはROCmはAMD GPU、CUDAはNVIDIA GPUが前提です。そのため、使用するGPUがAMD製かNVIDIA製かによって、選ぶべきソフトウェア基盤が変わります。

たとえば、AMD GPUを搭載したワークステーションでAI開発やHPC処理を行いたい場合は、ROCmの対応状況を確認する必要があります。一方、すでにNVIDIA GPUやCUDA対応ソフトを利用している場合は、CUDA環境を継続したほうが移行コストを抑えやすい傾向があります。

ROCmとCUDAの違いを理解するうえでは、AMD RadeonとNVIDIA GeForceの特徴や用途の違いも押さえておくと、GPU選びの判断がしやすくなります。

ROCmは、主にオープンソースソフトウェアで構成されている点が特徴です。

AMD GPU向けに、HIP、OpenCL、OpenMPなどのプログラミング環境や、コンパイラ、ライブラリ、デバッガ、プロファイラ、ランタイムなどを提供しています。そのため、開発者はAMD GPUを使ったAI・HPCアプリケーションを構築しやすくなります。

オープンソース性が高いことで、ソフトウェアスタックの中身を確認しやすく、特定のベンダーに過度に依存しない環境を検討しやすい点もメリットです。企業のAI開発や研究開発では、将来的なGPU調達やシステム構成の柔軟性を確保したい場面があります。そのような場合、ROCmはAMD GPUを活用するための有力な選択肢になるでしょう。

ただし、オープンソース性が高いからといって、すべての環境で簡単に導入できるわけではありません。利用するGPU、OS、ROCmのバージョン、AIフレームワークの対応状況によって動作可否が異なるため、実際の導入前には検証環境で確認することが重要です。

CUDAは、NVIDIA GPU向けのGPUコンピューティング基盤として長く利用されており、AI開発やHPC、画像処理、動画処理、3DCG、シミュレーションなど幅広い分野で導入されています。PyTorchやTensorFlowなどのAIフレームワーク、各種ライブラリ、研究開発ツール、商用ソフトウェアでもCUDA対応を前提としているケースが多くあります。

対応ソフトや導入事例が豊富な点は、CUDAの大きな強みです。既存のコードやアプリケーションがCUDAを前提に作られている場合、NVIDIA GPU環境を利用することでスムーズに動作させやすくなります。また、トラブル時に参照できる情報や事例も多いため、開発者が環境構築や性能の調整を進めやすい点もメリットです。

一方で、CUDAはNVIDIA GPUを前提とするため、GPU選定やシステム構成がNVIDIA製品に寄りやすくなります。AMD GPUを活用したい場合や、GPU調達の選択肢を広げたい場合は、CUDAだけでなくROCmの対応状況も確認しておくとよいでしょう。

ROCmとCUDAは、どちらが一方的に優れているというよりも、利用目的や既存環境に応じて選ぶことが重要です。

たとえば、すでにCUDA対応のコードやソフトウェアを多く保有している企業では、NVIDIA GPUとCUDA環境を継続したほうが効率的な場合があります。一方、AMD GPUを活用したい場合や、オープンなソフトウェア基盤を重視したい場合は、ROCmが選択肢になります。

特にAI開発やHPC用途では、GPU単体の性能だけでなく、利用するフレームワーク、ライブラリ、OS、ドライバ、運用体制まで含めて検討しましょう。LLM推論や画像生成AI、科学技術計算など、実行したいワークロードによって必要なGPUやVRAM容量、対応ソフトも変わります。

ROCmを導入する場合は、まず使用予定のGPUがROCmに対応しているかを確認することが重要です。あわせて、PyTorchやTensorFlow、vLLMなど利用予定のフレームワークがROCm環境で動作するかも確認しましょう。

CUDA環境からROCmへ移行する場合は、コードの互換性やライブラリの対応状況を事前に検証しておく必要があります。

このように、ROCmとCUDAはそれぞれ強みが異なります。AI開発やHPC用途でGPU環境を整備する際は、現在の開発資産、利用するソフトウェア、将来的な拡張性、PC・ワークステーションの構成を踏まえて、自社に適した環境を選ぶことが大切です。

ROCmを利用すると、AMD GPUを使って生成AIやLLM、機械学習、画像生成AI、HPCなどの高負荷な計算処理を実行できます。GPUの並列処理性能を活用できるため、大量のデータや複雑なモデルを扱うAI開発・研究開発分野で活用されています。

ROCmは、生成AIやLLMの推論・学習に活用できます。LLMは大量のパラメータを持つAIモデルであり、テキスト生成や要約、翻訳、チャットボット、社内ナレッジ検索など、さまざまな用途で利用されています。こうしたモデルを効率よく動かすには、大容量VRAMを備えたGPUや、GPUの性能を最大限に引き出すソフトウェア環境が重要です。

ROCmを利用することで、AMD GPU上でLLMの推論や検証を行えるようになります。たとえば、vLLMなどのLLM推論基盤と組み合わせることで、AMD InstinctなどのGPUを使った推論環境を構築できるでしょう。自社データを使った生成AIの検証や、ローカル環境でのLLM実行を検討する企業にとって、ROCmはAMD GPUを活用するための重要な選択肢です。

また、LLMの学習やファインチューニングでは、GPU性能だけでなくVRAM容量、CPU、メモリ、ストレージ、冷却性能なども影響します。そのため、ROCmを使った生成AI環境を構築する際は、ソフトウェアだけでなくPC・ワークステーション全体の構成もあわせて検討する必要があります。

ROCmは、PyTorchやTensorFlow（外部サイト）などの主要な機械学習フレームワークと組み合わせて利用できます。

PyTorchやTensorFlowは、画像認識、自然言語処理、異常検知、需要予測、レコメンドなど、さまざまなAI開発で使われているフレームワークです。ROCmに対応した環境を用意することで、AMD GPUを使って学習や推論を実行できます。

機械学習では、データの前処理、モデルの学習、評価、チューニングなどの工程で膨大な計算処理が発生するでしょう。CPUだけで処理すると時間がかかる作業でも、GPUを活用することで計算時間の短縮が期待できます。ROCmは、こうした機械学習の処理をAMD GPU上で実行するための基盤として利用されます。

ただし、PyTorchやTensorFlowをROCm環境で利用する場合は、対応するROCmのバージョンやGPU、OSの組み合わせを確認することが重要です。特に業務利用では、開発環境と本番環境で同じように動作するかを事前に検証し、使用するライブラリやモデルとの互換性を確認しておく必要があります。

ROCmは、Stable Diffusion（外部サイト）をはじめとした画像生成AIの実行にも活用できます。画像生成AIでは、テキストから画像を生成したり、既存画像を加工したり、デザイン案や素材を作成したりする際に、大量の計算処理が発生します。GPUを活用することで、生成処理の高速化や高解像度画像の作成がしやすくなるでしょう。

AMD GPUを搭載した環境で画像生成AIを利用する場合、ROCm対応のソフトウェアやツールを組み合わせることで、GPUの計算性能を活用可能です。たとえば、Stable Diffusion系のワークフローや拡散モデルを使う環境では、GPUのVRAM容量や対応ライブラリが処理速度や扱える画像サイズに影響します。

一方で、画像生成AIのツールはCUDA前提で情報が公開されているケースも多いため、ROCm環境で利用する場合は対応状況の確認が欠かせません。利用したいアプリケーションやモデルがROCmに対応しているか、必要なGPUやOSの条件を満たしているかを事前に確認すると、導入後のトラブルを抑えやすくなります。

ROCmは、AIだけでなくHPCや科学技術計算、シミュレーションにも利用可能です。HPCとは、High Performance Computingの略で、大量の計算処理を高速に実行するための技術や環境を指します。流体解析、構造解析、気象シミュレーション、創薬、材料開発、金融工学など、さまざまな分野で活用されています。

HPCでは、膨大なデータや複雑な数式を扱うため、CPUだけでなくGPUを使った並列計算が重要になります。ROCmは、AMD GPUをHPC用途で活用するためのプログラミング環境やライブラリを提供しており、研究開発やシミュレーション処理の高速化に役立つでしょう。

企業や研究機関でHPC環境を整備する場合は、GPU性能だけでなく、メモリ容量、ストレージ速度、ネットワーク、冷却性能、長時間稼働時の安定性も重要です。ROCmを活用することでAMD GPUをHPC用途に利用できますが、実際の処理性能はアプリケーションや計算内容、ハードウェア構成によって変わるため、導入前の検証が大切です。

ROCmは、Docker（外部サイト）などのコンテナ環境と組み合わせて利用されることもあります。

AI開発では、Python、PyTorch、TensorFlow、各種ライブラリ、GPUドライバなど、複数のソフトウェアを組み合わせる必要があります。環境構築が複雑になりやすいため、あらかじめ必要なソフトウェアをまとめたコンテナを使うことで、開発環境を再現しやすくなるでしょう。

コンテナ環境を利用すると、開発者ごとの環境差分を抑えやすく、検証環境や本番環境への展開もしやすくなります。ROCmでも、AI推論や機械学習向けのDockerイメージを活用することで、AMD GPUを使った開発環境を構築しやすいです。特にLLM推論や機械学習では、ROCm、PyTorch、vLLMなどを組み合わせたコンテナ環境が利用されるケースがあります。

ただし、Dockerを使えばすべての環境で簡単に動くわけではありません。GPU、OS、ROCmのバージョン、コンテナイメージ、利用するフレームワークの組み合わせによって動作可否が変わります。そのため、業務でROCmを活用する場合は、開発環境を標準化し、検証済みの構成をもとに運用することが重要です。

ROCmを利用するには、対応GPU、OS、ROCmのバージョン、利用するフレームワークの組み合わせを確認する必要があります。AMD GPUを搭載していても、すべての製品やOSで同じように使えるわけではありません。

導入前に、用途に合った環境かどうかを確認しておきましょう。

ROCmを利用する際は、まず使用するGPUが対応対象に含まれているかを確認する必要があります。

AMD GPUであっても、すべての製品がROCmの公式サポート対象になるわけではありません。特に業務用途では、動作事例の有無だけでなく、公式サポート対象かどうかを確認することが重要です。

※2026年6月確認時点

また、Radeon PROやRadeonシリーズは、対応OSにも条件があります。たとえば、AMD公式ドキュメントでは、Radeon PROおよびRadeonの一部製品について、Ubuntu 24.04.4、Ubuntu 22.04.5、RHEL 10.1、RHEL 9.7のみ対応とされています。そのため、GPU名だけでなく、利用するOSとの組み合わせもあわせて確認しましょう。

ROCmはLinux環境での利用が中心ですが、WindowsやWSL2向けの対応情報も整備されています。ただし、利用できる機能や対象GPU、対応フレームワークは環境によって異なります。AI開発やHPC用途で本格的に使う場合は、OSごとの対応状況を確認したうえで環境を選ぶことが重要です。

以下は、AMD公式ドキュメントに掲載されている対応OSの一例です。

※2026年6月確認時点

Linux環境では、OSだけでなくカーネルやGlibcのバージョンも確認項目になります。たとえば、Ubuntu 24.04.4ではカーネル6.8または6.17、Glibc 2.39が掲載されています。Ubuntu 22.04.5ではカーネル5.15または6.8、Glibc 2.35が掲載されています。

Windowsについては、PyTorch on Windowsの対応情報としてWindows 11が掲載されています。ただし、AMD公式ドキュメントでは、PyTorch on WindowsにはROCm 7.2.1コンポーネントが含まれるものの、ROCmスタック全体がWindowsでサポートされているわけではないと説明されています。そのため、Windows環境では「ROCm全体を使う」のではなく、「対応するPyTorch環境を利用する」と捉えたほうがよいでしょう。

ROCmは継続的に更新されており、バージョンによって対応GPU、OS、フレームワーク、ライブラリが異なります。そのため、環境構築では単に最新版を選ぶのではなく、使用するGPUやフレームワークと互換性のあるROCmバージョンを選ぶ必要があります。

AMD公式の互換性マトリクスでは、ROCm 7.2.4／7.2.3、ROCm 7.2.2／7.2.1、ROCm 7.1.0などの対応状況が整理されています。対応アーキテクチャとしては、CDNA4、CDNA3、CDNA2、CDNA、RDNA4、RDNA3、RDNA2などが掲載されています。

※2026年6月確認時点

ROCmのバージョンが変わると、利用できるライブラリやフレームワークのバージョンも変わる可能性があります。開発環境と本番環境でバージョンが異なると、検証時には動作した処理が本番環境では動かないこともあります。そのため、業務利用ではROCm、GPUドライバ、OS、フレームワークのバージョンをそろえて管理することが大切です。

ROCmを利用する際は、PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime、Triton、vLLMなど、実際に使うフレームワークや推論基盤がROCm環境に対応しているかを確認する必要があります。GPUやOSが対応していても、利用予定のフレームワークが目的のROCmバージョンに対応していなければ、正常に動作しない場合があります。

以下は、AMD公式の互換性情報に掲載されているフレームワーク対応の一例です。

※2026年6月確認時点

Radeon向けLinux環境では、ROCm 7.2.1に対してPyTorch 2.9.1が公式の本番サポートとして掲載されています。一方で、PyTorch 2.9のNightlyビルドは利用可能とされているものの、AMDによる十分な検証対象ではないと説明されています。また、PyTorch 2.7 Stableについては、Radeon 7000シリーズではサポート対象外です。

LLM推論では、vLLMなどの推論基盤を使うケースもあります。AMD公式ドキュメントでは、ROCm環境でvLLMを使ったベンチマークやDockerイメージに関する情報も公開されています。LLM推論や生成AIの検証環境を構築する場合は、GPU、ROCm、Python、推論基盤、モデルの組み合わせを事前に確認し、実際の処理量で動作検証を行うことが重要です。

ROCmを導入すると、AMD GPUをAI開発やHPC、LLM推論、科学技術計算などに活用できます。オープンなソフトウェア基盤を利用できる点もメリットですが、対応GPUやライブラリ、CUDA環境からの移行には注意が必要です。

導入前に用途と環境を整理しておきましょう。

ROCmを導入する大きなメリットは、AMD GPUをAI・HPC用途で活用できることです。GPUは画像描画だけでなく、大量の計算を並列に処理する用途にも適しており、機械学習や生成AI、科学技術計算、シミュレーションなどで利用されています。ROCmは、AMD GPUの計算性能をこうした高負荷な処理に活用するためのソフトウェア基盤です。

たとえば、PyTorchを使った機械学習、vLLMを使ったLLM推論、HPC分野の数値計算などでROCmを利用できます。AMD Instinctのようなデータセンター向けGPUだけでなく、一部のRadeon PROやRadeon GPUでもROCm対応が進んでいるため、用途に応じて検証環境や開発環境を構築しやすくなっています。

企業でAI開発やHPC環境を整備する場合、GPUの選択肢を増やせる点は大きな利点です。既存のNVIDIA GPU環境だけでなく、AMD GPUを活用できれば、ワークロードや予算、調達状況に応じて柔軟にシステム構成を検討できます。

ROCmは、オープンソース性の高いソフトウェアスタックとして提供されている点も特徴です。

GPU向けの開発環境、API、ライブラリ、ツールなどが公開されており、AMD GPUを使ったAI・HPCアプリケーションの開発を支援します。特定ベンダーの仕組みに過度に依存せず、オープンな技術を活用したい企業や研究機関にとって、ROCmは有力な選択肢になるでしょう。

また、ROCmはPyTorchやTensorFlow、ONNX Runtime、vLLMなど、AI開発や推論で使われるフレームワークとの連携も進んでいます。そのため、AMD GPUを使って機械学習やLLM推論、画像生成AIなどの環境を構築しやすくなっています。

ただし、オープンなエコシステムであることは、すべての環境で簡単に導入できることを意味するわけではありません。対応GPU、OS、ROCmのバージョン、ライブラリの組み合わせによって動作可否が変わるため、実際の導入では検証環境を用意し、自社のワークロードで安定して動作するかを確認することが重要です。

ROCmは、NVIDIA GPU向けのCUDA環境から移行する選択肢として検討されることがあります。ROCmにはHIPというプログラミング環境があり、CUDAコードをAMD GPU向けに移植しやすくする仕組みも用意されています。

しかし、CUDA環境で動いていたコードやライブラリが、そのままROCm環境で同じように動作するとは限りません。

CUDA環境からROCm環境へ移行する場合は、以下のような点を確認する必要があります。

• CUDAで利用しているコードをHIPへ移植できるか
• 使用中のCUDAライブラリに対応するROCm側のライブラリがあるか
• PyTorchやTensorFlowなどのフレームワークがROCm環境に対応しているか
• 利用中のアプリケーションや商用ソフトがROCmに対応しているか
• GPU、OS、ROCm、ドライバ、Pythonライブラリの組み合わせに問題がないか
• 既存環境と同等の性能や安定性が得られるか
• 開発者や運用担当者がROCm環境を扱える体制を用意できるか

特に、既存のAI開発環境やHPCアプリケーションがCUDA前提で構築されている場合、移行にはコード修正やライブラリ変更、動作検証が必要になることがあります。GPUの調達やコスト面だけで判断せず、移行にかかる作業量や検証期間、運用体制まで含めて検討することが大切です。

ROCmを導入する際は、対応GPUやライブラリの組み合わせにも注意が必要です。AMD GPUであればすべてROCmに対応しているわけではなく、GPUの種類、ROCmのバージョン、OS、フレームワークによって対応状況が変わります。

特に業務利用では、動作事例だけでなく、公式にサポートされている組み合わせかどうかを確認することが重要です。

たとえば、LLM推論でvLLMを使う場合は、GPU、ROCm、PyTorch、vLLM、Dockerイメージの組み合わせを確認する必要があります。画像生成AIや機械学習でも、利用するモデルやライブラリによって必要な環境は異なるでしょう。

そのため、ROCmを導入する際は、まず小規模な検証環境を用意し、実際に利用するモデルやデータで動作確認を行うことが重要です。開発環境と本番環境の構成をそろえておくと、検証時には動作した処理が本番環境で動かないといったトラブルを防ぎやすくなります。

ROCmを本格的に利用する場合は、LinuxやDockerなどのコンテナ環境に関する知識も求められます。ROCmはWindows向けの対応も進んでいますが、AI開発やHPC用途ではLinux環境を前提としたドキュメントやツール、Dockerイメージが多く利用されています。そのため、業務で安定して運用するには、OSやドライバ、ライブラリ、コンテナ環境を管理するスキルが必要です。

特にAI開発では、Python、PyTorch、TensorFlow、vLLM、各種ライブラリ、GPUドライバなどを組み合わせて環境を構築します。バージョンが合っていないと、インストール時や実行時にエラーが発生することがあります。Dockerなどのコンテナを活用すれば、環境を再現しやすくなりますが、コンテナイメージの選定やGPUとの連携設定も必要です。

企業でROCmを活用する場合は、単にGPUを搭載したPCやサーバーを用意するだけでなく、開発・検証・運用の体制まで整えることが重要です。AIやHPCの用途に合わせて、対応GPU、OS、ROCmバージョン、フレームワーク、コンテナ環境を整理し、安定して利用できる構成を選びましょう。

ROCmを活用するには、対応GPUを搭載したPCやワークステーションを選ぶだけでなく、VRAM容量、CPU、メモリ、ストレージ、冷却性能、電源容量まで含めて確認する必要があります。

AI開発やHPC用途では高負荷な処理が続くため、用途に合った構成を選ぶことが重要です。

ROCmを活用するPC・ワークステーションを選ぶ際は、まずGPUがROCmに対応しているかを確認する必要があります。AMD GPUであっても、すべての製品がROCmの公式サポート対象になるわけではありません。

業務利用では、動作事例だけで判断せず、ROCmの対応GPU一覧に含まれている製品を選ぶことが重要です。

ROCmのLinux向けシステム要件では、AMD Radeon AI PRO R9700、AMD Radeon PRO W7900、AMD Radeon RX 7900 XTXなどが対応GPUとして掲載されています。また、データセンター向けのAMD Instinct MI300XなどもAI・HPC用途で利用されるGPUです。

あわせて確認したいのがVRAM容量です。AI開発やLLM推論、画像生成AIでは、GPUの演算性能だけでなく、モデルやデータをGPU上で扱うためのVRAM容量が重要になります。扱うモデルの規模や用途に応じて、必要なVRAM容量を見積もりましょう。

LLMや画像生成AIでは、大容量VRAMを搭載したGPUを選ぶことが重要です。LLMはモデルサイズが大きく、推論時にもモデル本体や中間データ、KVキャッシュなどをGPUメモリ上に保持する必要があります。VRAM容量が不足すると、モデルを読み込めなかったり、処理速度が低下したり、扱えるバッチサイズやコンテキスト長が制限されたりする可能性があります。

画像生成AIでも、VRAM容量は生成できる画像サイズや同時処理数、利用できるモデルに影響するでしょう。高解像度の画像生成AIや複数モデルを組み合わせた処理では、より大きなVRAM容量が求められます。そのため、Stable Diffusionなどの画像生成AIをROCm環境で利用する場合も、対応GPUかどうかに加えて、VRAM容量に余裕があるかを確認することが大切です。

ROCm対応GPUのなかでも、ワークステーション向けGPUやデータセンター向けGPUは、大容量VRAMを備えた製品があります。ローカル環境でLLMや画像生成AIを検証したい場合は、単にGPUの世代や演算性能だけでなく、実際に扱うモデルに対して十分なVRAMを確保できるかを基準に選びましょう。

ROCmを使うAI開発やHPC用途では、GPU性能だけでなく、CPU、メモリ、ストレージも処理効率に影響します。GPUが計算処理を担当する場面が多い一方で、データの前処理、モデルやライブラリの読み込み、複数アプリケーションの同時利用などでは、PC・ワークステーション全体の性能が重要になります。

たとえば、LLMや画像生成AIでは、モデルファイルやデータセットのサイズが大きくなりやすいため、ストレージ容量と読み書き速度が重要です。また、Dockerや仮想環境を複数扱う場合は、メモリ容量に余裕がないと動作が不安定になることがあります。ROCmを快適に活用するには、GPUだけを高性能にするのではなく、CPU・メモリ・ストレージとのバランスを考えることが大切です。

ROCmを活用したAI開発では、GPUだけでなくCPU、メモリ、ストレージを含めたワークステーション全体の構成が重要です。

AI開発やHPC用途では、GPUに高い負荷が長時間かかることがあります。そのため、ROCmを活用するPC・ワークステーションでは、冷却性能や電源容量も重要な確認項目です。GPUの性能が高くても、冷却や電源が不足していると、サーマルスロットリングによる性能低下や、システムの不安定化につながる可能性があります。

ROCm環境でAI処理やシミュレーションを長時間実行する場合、GPUの消費電力だけでなく、CPU、メモリ、ストレージ、拡張カードなどを含めたシステム全体の電源容量を考慮する必要があります。また、ワークステーションの筐体内で十分に排熱できるか、複数GPU構成に対応できる冷却設計かも確認しておきましょう。

特に業務利用では、処理中にPCが停止すると作業のやり直しや納期遅延につながる可能性があります。高負荷なAI・HPC用途でROCmを活用する場合は、ピーク性能だけでなく、長時間安定して動作できる構成を選ぶことが重要です。

ROCmを業務で利用する場合は、検証用PCと本番環境を分けて考えることも重要です。

ROCmは、GPU、OS、ROCmバージョン、フレームワーク、ライブラリの組み合わせによって動作状況が変わります。そのため、いきなり本番環境に導入するのではなく、まず検証用PCやワークステーションで動作確認を行うとよいでしょう。

検証用PCでは、実際に利用するモデルやデータを使って、ROCm環境で問題なく動作するかを確認しましょう。あわせて、処理速度、VRAM使用量、メモリ使用量、ストレージ容量、発熱、消費電力などを把握しておくと、本番環境に必要な構成を見積もりやすくなります。

本番環境では、性能だけでなく、安定稼働や保守性も重視する必要があります。AI開発やHPC用途では、長時間の処理や複数人での利用が発生することもあるため、検証段階で得た結果をもとに、業務に適したPC・ワークステーション構成を選びましょう。

この記事では、ROCmの基本やCUDAとの違い、できること、対応環境、導入時の注意点について解説しました。

ROCmは、AMD GPUをAI開発やHPC、生成AI、LLM推論などに活用するための重要なソフトウェア基盤です。CUDAとは対象GPUやエコシステムが異なるため、導入時は対応GPU、OS、ROCmのバージョン、利用するフレームワークの対応状況を事前に確認する必要があります。

また、快適に活用するにはGPU性能だけでなく、VRAM容量、CPU、メモリ、ストレージ、冷却性能などを含めたPC・ワークステーション全体の構成が重要です。ROCmを活用した開発環境や業務用途に適したワークステーションを検討している方は、サードウェーブまでお問い合わせ・ご相談ください。