硬核玩家魔改 ROCm 6.4.3 让 AMD MI50 恢复训练,还用 Vulkan 跑通
Savantskie1 · reddit · 2026-09-19
一位持有双卡 AMD MI50 32GB（共 64GB HBM2）的用户分享了在 AMD 官方放弃支持的 gfx906 上恢复深度学习工作负载的过程，并反驳了「Vulkan 上无法训练」的共识。
要点：
- AMD 在 ROCm 6.x 移除了 gfx906 支持，作者分析问题只在于预编译的 TensileLibrary 缺 gfx906 内核，硬件本身没问题。他手动补回内核文件、修补 ROCm 6.4.3，两张卡恢复识别，PyTorch 与 llama.cpp 可用
- vLLM 方面：ROCm 7.x 因 AMD bug #5653 失败，nlzy fork 被 flash-attn V1 依赖卡住，最终用一个预编译 flash-attn 的 Docker 镜像（ROCm 6.3.4 + PyTorch 2.11）实现单卡推理；双卡张量并行仅剩 PCIe 拓扑问题（两卡分属不同 root complex），等 PLX 交换芯片即可解决
- 最核心的是从零搭建 Vulkan 训练栈：作者称所有 AI 助手和论坛都说反向传播基础设施只存在于 ROCm/CUDA，而他在训练运行中用 Vulkan（llama.cpp 同款路径）跑训练，直接反驳了 ChatGPT 的「不可能」论断
- 文章带出对 AI 助手自信错误答案的批评：多个助手几个月来反复给出「不支持、请升级硬件」的统一错误结论
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