はじめに：Radeon で TensorFlow を使う意味
機械学習や深層学習のトレーニングにおいて、GPU の活用はもはや欠かせません。特に、TensorFlow を使用する場合、一般的に NVIDIA の GPU を使った CUDA が主流ですが、最近では Radeon GPU（AMD） の使用も選択肢として浮上しています。しかし、Radeon GPU で TensorFlow を動かすのは、簡単なことではありません。そこで、私が実際に Radeon GPU で TensorFlow を動作させるために実践した方法 と、その過程で得られた体験をお伝えします。
ROCm を使った TensorFlow 対応：基本概要
Radeon GPU で TensorFlow を利用するためには、ROCm（Radeon Open Compute） という AMD の提供するソフトウェアスタックを使う必要があります。このソフトウェア群は、Radeon GPU を活用するためのドライバ、ライブラリ、ツールを含んでおり、特に 機械学習 や 高性能計算（HPC） 向けに最適化されています。ROCm を使用することで、NVIDIA の GPU に依存することなく、Radeon GPU での TensorFlow の実行が可能になります。
ROCm は主に Linux 環境 で動作するため、Linux ユーザーにとっては、比較的簡単に導入できます。筆者自身も、この方法を選択し、導入に成功しました。しかし、ROCm を使った TensorFlow は、NVIDIA 環境に比べて 最適化や安定性にやや欠ける部分もある ことを理解しておく必要があります。
実際の導入手順（Linux）
ステップ 1: ROCm のインストール
最初に行ったのは、ROCm のインストールです。AMD の公式リポジトリから ROCm パッケージ をインストールしました。手順は以下の通りです。
- Ubuntu のパッケージリストを更新し、ROCm リポジトリを追加します。
- 必要なドライバとツールをインストールします。
私が一番苦労したのは、Radeon RX 系 GPU を使用していたため、ドライバのバージョンが合わず、動作しないケースが多かったことです。最終的に、amdgpu-install を使用して、ROCm 7 系にアップデートしたことで、インストールが成功しました。
ステップ 2: TensorFlow ROCm 対応版の準備
ROCm がインストールされた後、次に行うのは TensorFlow ROCm 対応版のインストール です。私は Docker を使った方法を選びました。以下のコマンドで、最新の TensorFlow ROCm コンテナを取得できます。
$ docker pull rocm/tensorflow:latest
これにより、TensorFlow と ROCm が事前にセットアップされた状態で、すぐに学習を開始できる環境が整いました。公式の Docker イメージを利用したので、依存関係の問題やバージョンの不一致に悩まされることはありませんでした。
ステップ 3: TensorFlow で GPU を検出
TensorFlow を起動して、以下のコードを実行することで、GPU が認識されているかどうか確認できます。
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
出力に AMD GPU が表示されれば、ROCm のインストールと設定が正しく完了したことになります。最初はうまくいかず、ROCm バージョンの不一致が原因でエラーが発生しましたが、その後、公式ドキュメントに従い適切なドライバをインストールすることで解決しました。
実体験：TensorFlow のトレーニング結果
実際に手元の Radeon RX 6000 系 で、簡単な機械学習モデルを学習させてみました。使用したのは、MNIST データセット と、シンプルな CNN モデルです。
最初に感じたのは、TensorFlow と ROCm の組み合わせが思ったよりも スムーズに動作した点です。特に、トレーニングの速度が大幅に向上しました。もちろん、NVIDIA の CUDA 環境に比べると パフォーマンスは若干劣る と感じましたが、それでも十分に実用的な速度が出ていました。
次に、いくつかの ハイパーパラメータの調整 を行いましたが、その際の GPU メモリの消費量や計算負荷も予想通りでした。特に気になるのは、モデルの最適化がうまくいかなかった点です。細かいパラメータの調整が必要なことを理解し、数回の試行錯誤を重ねました。
注意点：Radeon と TensorFlow を使用する際の問題
筆者が直面した主な問題点は、以下の通りです。
- Windows 環境での非対応
ROCm は Linux専用 であり、Windows 環境では対応していません。そのため、私は仮想環境（WSL2）を使おうとしましたが、Windows では DirectML を利用した TensorFlow が必要です。ROCm とは別の選択肢として検討する価値があります。 - Radeon GPU の性能差
私が使用した Radeon RX 6000 系 は、比較的新しいモデルですが、それでも NVIDIA の最新 GPU に比べると、TensorFlow でのパフォーマンス差を感じました。特に、より複雑なモデル（例えば、BERT のような大規模な自然言語処理モデル）では、性能面で不満が残りました。 - ROCm のドライババージョンの問題
何度か ROCm のバージョン違いが原因でエラーが発生しました。公式ドキュメントをしっかり確認し、常に最新の安定版を利用することが重要だと感じました。
まとめ：Radeon と TensorFlow の現実的な関係
Radeon GPU で TensorFlow を使うことは 技術的に可能 ですが、 最適化や安定性については注意が必要です。ROCm を利用することで、Radeon GPU でも高速な計算を実現できますが、 NVIDIA CUDA に比べると成熟度やサポートの点で劣る部分があります。
それでも、Linux 環境であれば、Radeon GPU を活用して十分に機械学習のトレーニングを行うことが可能です。将来的には、ROCm の進化により、さらに多くの人がこの方法を選ぶようになるかもしれません。
コメント