Cómo usar PyTorch con GPU AMD

En la era actual de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las GPU se han convertido en una herramienta esencial para los investigadores y los ingenieros. PyTorch, una de las bibliotecas de aprendizaje profundo más populares, es conocida por su flexibilidad y eficiencia, pero ¿qué pasa si tienes una GPU AMD en lugar de las más comunes GPU NVIDIA? Afortunadamente, PyTorch ofrece soporte para las GPU AMD a través de ROCm, una plataforma de computación abierta que permite utilizar las GPU AMD para la computación de alto rendimiento. En este artículo, te guiaremos a través de los pasos para configurar tu entorno de PyTorch para usar una GPU AMD.

Configuración del entorno de PyTorch

Antes de poder utilizar PyTorch con tu GPU AMD, necesitarás configurar tu entorno de PyTorch. Esto implica instalar PyTorch y ROCm. ROCm, o Radeon Open Compute, es una plataforma de computación abierta de AMD que permite a las GPU AMD ejecutar cálculos de alto rendimiento.

Primero, asegúrate de que tu sistema operativo es compatible con ROCm. Actualmente, ROCm es compatible con Ubuntu (18.04, 20.04), CentOS (7.8, 8.2) y RHEL (7.8, 8.2). También necesitarás una GPU AMD que sea compatible con ROCm.

Una vez que hayas confirmado la compatibilidad, puedes proceder a instalar PyTorch. Puedes hacerlo utilizando pip o conda. Aquí te mostramos cómo hacerlo con pip:

pip install torch torchvision

Después de instalar PyTorch, el siguiente paso es instalar ROCm. Puedes hacerlo siguiendo las instrucciones proporcionadas en la página oficial de ROCm.

Una vez que hayas instalado tanto PyTorch como ROCm, estarás listo para comenzar a utilizar PyTorch con tu GPU AMD. En las siguientes secciones, te guiaremos a través del proceso de verificación de la instalación y te mostraremos cómo ejecutar modelos de aprendizaje profundo con PyTorch en tu GPU AMD.

Instalación de ROCm

La instalación de ROCm es un paso crucial para poder utilizar PyTorch con tu GPU AMD. A continuación, te proporcionamos una guía paso a paso para instalar ROCm en tu sistema.

Primero, debes actualizar tu sistema. En Ubuntu, puedes hacerlo con los siguientes comandos:

sudo apt update
sudo apt dist-upgrade
sudo apt install libnuma-dev
sudo reboot

Después de reiniciar, puedes instalar ROCm con los siguientes comandos:

wget -qO - http://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/rocm.gpg.key | sudo apt-key add -
echo 'deb [arch=amd64] http://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/ xenial main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list
sudo apt update
sudo apt install rocm-dkms
sudo reboot

Una vez que tu sistema se haya reiniciado, puedes verificar la instalación de ROCm con el siguiente comando:

/opt/rocm/bin/rocminfo

Si ROCm se ha instalado correctamente, deberías ver información sobre tu GPU en la salida de este comando.

Finalmente, necesitarás instalar PyTorch con soporte para ROCm. Puedes hacerlo con el siguiente comando:

pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/rocm3.5/torch_stable.html

Con esto, has completado la instalación de ROCm y estás listo para comenzar a utilizar PyTorch con tu GPU AMD. En las siguientes secciones, te mostraremos cómo verificar tu instalación y cómo ejecutar modelos de aprendizaje profundo con PyTorch en tu GPU AMD.

Verificación de la instalación

Una vez que hayas instalado ROCm y PyTorch, es importante verificar que todo esté funcionando correctamente. Aquí te mostramos cómo puedes hacerlo.

Primero, verifica que ROCm esté instalado correctamente. Puedes hacerlo ejecutando el siguiente comando en tu terminal:

/opt/rocm/bin/rocminfo

Si ROCm se ha instalado correctamente, deberías ver información sobre tu GPU en la salida de este comando.

A continuación, verifica que PyTorch esté utilizando tu GPU AMD. Puedes hacerlo con el siguiente código de Python:

import torch

# Verifica que PyTorch esté utilizando la GPU
print(torch.cuda.is_available())

Si ves True como resultado, significa que PyTorch está configurado correctamente para usar tu GPU AMD.

Finalmente, puedes probar a ejecutar un modelo de aprendizaje profundo simple para asegurarte de que todo esté funcionando correctamente. Aquí te mostramos un ejemplo de cómo puedes hacerlo:

# Crea un tensor aleatorio
x = torch.randn([10, 10], device='cuda')

# Calcula la suma de sus elementos
suma = x.sum()

print(suma)

Si todo está configurado correctamente, deberías ver la suma de los elementos del tensor impresa en tu consola.

Con esto, has verificado que tu instalación de PyTorch y ROCm está funcionando correctamente y estás listo para comenzar a utilizar PyTorch con tu GPU AMD. En las siguientes secciones, te mostraremos cómo ejecutar modelos de aprendizaje profundo con PyTorch en tu GPU AMD.

Ejecución de modelos de aprendizaje profundo con PyTorch en GPU AMD

Ahora que has configurado tu entorno y verificado que todo está funcionando correctamente, estás listo para comenzar a ejecutar modelos de aprendizaje profundo con PyTorch en tu GPU AMD. Aquí te mostramos cómo puedes hacerlo.

Primero, necesitarás cargar tu modelo. Puedes hacerlo utilizando la función torch.load(), que te permite cargar un modelo previamente entrenado. Asegúrate de especificar que quieres cargar el modelo en tu GPU AMD utilizando el argumento map_location.

model = torch.load('model.pth', map_location='cuda')

Una vez que hayas cargado tu modelo, puedes mover tus datos a la GPU antes de pasarlos a través del modelo. Puedes hacerlo utilizando el método .to(), que mueve los tensores al dispositivo especificado.

data = data.to('cuda')
output = model(data)

Recuerda que cualquier operación que quieras realizar en la GPU debe ser realizada en tensores que también estén en la GPU. Esto significa que si tienes datos en la CPU y quieres realizar operaciones en ellos con tensores en la GPU, necesitarás mover tus datos a la GPU primero.

Finalmente, cuando hayas terminado de utilizar tu modelo, puedes moverlo de vuelta a la CPU utilizando el método .cpu().

model = model.cpu()

Con esto, deberías estar listo para comenzar a ejecutar modelos de aprendizaje profundo con PyTorch en tu GPU AMD. Recuerda que trabajar con GPU puede ser complicado, así que no dudes en buscar ayuda si te encuentras con problemas. ¡Buena suerte!

Resolución de problemas comunes

Al trabajar con PyTorch y las GPU AMD, es posible que te encuentres con algunos problemas comunes. Aquí te mostramos cómo puedes resolverlos.

Uno de los problemas más comunes es el error Torch not compiled with CUDA enabled. Este error ocurre cuando intentas utilizar PyTorch con una GPU, pero PyTorch no fue instalado con soporte para CUDA. Para resolver este problema, asegúrate de haber instalado PyTorch con soporte para ROCm, como se describió en las secciones anteriores.

Otro problema común es el error RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered. Este error suele ocurrir cuando intentas realizar una operación entre tensores que no están en el mismo dispositivo. Para resolver este problema, asegúrate de que todos los tensores que estás utilizando en una operación estén en el mismo dispositivo, ya sea la CPU o la GPU.

Finalmente, puedes encontrarte con problemas de rendimiento. Las GPU AMD pueden no ser tan rápidas como las GPU NVIDIA para algunas operaciones, lo que puede resultar en tiempos de entrenamiento más largos. Para resolver este problema, puedes intentar optimizar tu código para la GPU AMD, o considerar la posibilidad de utilizar una GPU NVIDIA si es posible.

Recuerda que estos son solo algunos de los problemas comunes que puedes encontrar al trabajar con PyTorch y las GPU AMD. Si te encuentras con otros problemas, no dudes en buscar ayuda en los foros de la comunidad de PyTorch o en la documentación oficial de PyTorch y ROCm.

Conclusión

En conclusión, PyTorch y las GPU AMD pueden ser una combinación poderosa para el aprendizaje profundo. Aunque puede haber algunos desafíos en el camino, con la correcta configuración del entorno y la resolución de problemas, puedes aprovechar al máximo tu hardware AMD. Recuerda que la comunidad de PyTorch es un gran recurso si te encuentras con problemas o necesitas ayuda. Esperamos que este artículo te haya proporcionado una buena introducción a cómo usar PyTorch con las GPU AMD y te deseamos lo mejor en tus futuros proyectos de aprendizaje profundo. ¡Buena suerte!