AMD ROCm 75倍高速化【2026年版】DeepSeek後のAI推論競争とセットアップ手順

DeepSeek公開がAMD ROCmを急進化させた

2025年末〜2026年初頭にDeepSeek V4（DeepSeek-R1系）がオープンソース公開されると、自社サーバーでLLMを動かしたいという需要が急増しました。NVIDIAのGPUは入手困難・高価なため、AMD GPU（Instinct MI-300X等）での実行需要も高まりました。

しかしROCmの初期対応は不十分で、DeepSeek V4の推論スループットが期待を下回っていました。Amdのエンジニアチームが集中的に改善を行い、わずか14日間で最大75倍の高速化を達成したと報告されています。

主な改善内容：

• GPUカーネル（GPU上の計算プログラム）の書き直し
• Flash Attention実装の最適化
• KVキャッシュのメモリ転送効率化
• バッチ処理パイプラインの並列化改善

ROCmのバージョンアップ手順（Ubuntu）

# 現在のROCmバージョンを確認
rocm-smi --version

# AMDのROCmリポジトリを追加（Ubuntu 22.04の例）
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/latest/ubuntu/jammy/amdgpu-install_*.deb
sudo dpkg -i amdgpu-install_*.deb
sudo amdgpu-install --usecase=rocm

# ROCmのコアライブラリをアップデート
sudo apt update
sudo apt upgrade rocm-hip-sdk rocm-ml-sdk

# インストール確認
rocm-smi
rocminfo | grep "Agent 2"  # GPU情報を確認

# PyTorchのROCm版をインストール
pip install torch torchvision torchaudio \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0

# ROCm上でPyTorchが動作するか確認
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name())"
# True, AMD Instinct MI300X ... のように表示されれば成功

AMDでLlama・Qwenを動かす

llama.cpp（CPU/GPU両対応）

# llama.cppのROCm版をビルド
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make GGML_HIPBLAS=1 -j$(nproc)

# Qwen2.5-7Bモデルをダウンロード（GGUF形式）
wget https://huggingface.co/bartowski/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF/resolve/main/Qwen2.5-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf

# AMD GPUで推論
./llama-cli \
  -m Qwen2.5-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf \
  -p "日本語で、機械学習とは何かを200字以内で説明してください" \
  --n-gpu-layers 32 \  # GPUに載せるレイヤー数
  --ctx-size 4096

vLLM（ROCm対応版）

# ROCm対応vLLMをインストール
pip install vllm --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0

# サーバー起動
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
  --dtype bfloat16 \
  --tensor-parallel-size 2  # AMD MI300X 2枚並列

# OpenAI互換APIとして使用
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="dummy")

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "日本語で説明して"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

浮動小数点精度の選び方

推論速度と精度のトレードオフ：

# PyTorchでの精度指定
import torch

# BF16推論（AMD GPUで推奨）
model = model.to(torch.bfloat16)

# FP16推論
model = model.to(torch.float16)

# 混合精度（学習時）
from torch.cuda.amp import autocast
with autocast(dtype=torch.bfloat16):
    output = model(input)

NVIDIAとのコスト比較

ROCmの大幅改善により、特にMI300Xは大容量VRAMとコストパフォーマンスでH100に対抗できる場面が増えています。

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