{"id":322984,"date":"2026-01-04T19:44:08","date_gmt":"2026-01-04T19:44:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/322984\/"},"modified":"2026-01-04T19:44:08","modified_gmt":"2026-01-04T19:44:08","slug":"como-instalar-rocm-de-amd-en-linux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/322984\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo instalar ROCm de AMD en Linux"},"content":{"rendered":"<p>Si vas a comenzar a trabajar con <strong>ROCm para GPUs de AMD<\/strong>, te explico c\u00f3mo se puede instalar en tu distro Linux favorita paso a paso. Adem\u00e1s, te mostrar\u00e9 qu\u00e9 se puede hacer con este software y c\u00f3mo puedes empezar con tus primeros proyectos.<\/p>\n<blockquote>\n<p>Mientras CUDA est\u00e1 m\u00e1s orientado a programaci\u00f3n GPGPU, ROCm de AMD, es una suite con la que trabajar tanto con GPGPU, como tambi\u00e9n con IA usando tarjetas gr\u00e1ficas de esta marca.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Requisitos previos y compatibilidad<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/AMD-Radeon-logo.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-454598\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns=\" http:=\"\" alt=\"\" width=\"571\" height=\"507\" data-lazy- data-lazy- data-lazy-src=\"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/AMD-Radeon-logo.jpg\"\/><\/a><\/p>\n<p>Para <strong>poder usar ROCm<\/strong>, tambi\u00e9n es necesario cumplir una serie de <strong>requisitos<\/strong>, de lo contrario, no podr\u00e1s usar esta toolkit:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Distro<\/strong>: confirma que tu distro cumple los requisitos de ROCm antes de instalar. En la <a href=\"https:\/\/rocm.docs.amd.com\/projects\/install-on-linux\/en\/latest\/reference\/system-requirements.html\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">gu\u00eda oficial<\/a> selecciona tu sistema y versi\u00f3n para ver comandos exactos y prerrequisitos. Si usas Ubuntu, Debian, RHEL o SUSE, el soporte est\u00e1 garantizado.<\/li>\n<li><strong>Hardware<\/strong>: recuerda que para ROCm tendr\u00e1s que tener una GPU compatible, desde Vega, pasando por CDNA 1, 2 Y 3, as\u00ed como para RDNA 1, 2, 3, y 4, o las venideras, son compatibles.<\/li>\n<li><strong>Biblioteca<\/strong>: debes tener la versi\u00f3n Glib indicada para tu versi\u00f3n de ROCm, y que tambi\u00e9n podr\u00e1s buscar en la web anterior\u2026<\/li>\n<\/ul>\n<p>Tambi\u00e9n te puede interesar conocer <a href=\"https:\/\/www.profesionalreview.com\/hardware\/mejores-tarjetas-graficas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">cu\u00e1les son las mejores GPUs<\/a><\/p>\n<p>Instalar ROCm paso a paso en Linux<\/p>\n<p>Dependiendo de la distro que uses, el proceso ser\u00e1 ligeramente diferente:<\/p>\n<p>Ubuntu<\/p>\n<p>En caso de tener Ubuntu, lo primero es instalar los drivers propietarios de AMD, los AMDGPU PRO, y luego el paquete de ROCm y las dependencias:<\/p>\n<p>wget https:\/\/repo.radeon.com\/amdgpu-install\/7.1.1\/ubuntu\/noble\/amdgpu-install_7.1.1.70101-1_all.deb&#13;<br \/>\nsudo apt install .\/amdgpu-install_7.1.1.70101-1_all.deb&#13;<br \/>\nsudo apt update&#13;<br \/>\nsudo apt install python3-setuptools python3-wheel&#13;<br \/>\nsudo usermod -a -G render,video $LOGNAME&#13;<br \/>\nsudo apt install rocm&#13;<br \/>\nsudo reboot&#13;<\/p>\n<p>Estos comandos validan la pila ROCm y el compilador HIP.<\/p>\n<p>Debian<\/p>\n<p>Para Debian, puedes usar estos otros comandos:<\/p>\n<p>wget https:\/\/repo.radeon.com\/amdgpu-install\/7.1.1\/ubuntu\/noble\/amdgpu-install_7.1.1.70101-1_all.deb&#13;<br \/>\nsudo apt install .\/amdgpu-install_7.1.1.70101-1_all.deb&#13;<br \/>\nsudo apt update&#13;<br \/>\nsudo apt install python3-setuptools python3-wheel&#13;<br \/>\nsudo usermod -a -G render,video $LOGNAME&#13;<br \/>\nsudo apt install rocm&#13;<br \/>\nsudo reboot<\/p>\n<p>Si `rocminfo` enumera tu GPU y `hipcc` muestra versi\u00f3n, la base est\u00e1 lista.<\/p>\n<p>RHEL<\/p>\n<p>En este caso, los pasos ser\u00edan estos otros:<\/p>\n<p>sudo dnf install https:\/\/repo.radeon.com\/amdgpu-install\/7.1.1\/rhel\/10\/amdgpu-install-7.1.1.70101-1.el10.noarch.rpm&#13;<br \/>\nsudo dnf clean all&#13;<br \/>\nwget https:\/\/dl.fedoraproject.org\/pub\/epel\/epel-release-latest-10.noarch.rpm&#13;<br \/>\nsudo rpm -ivh epel-release-latest-10.noarch.rpm&#13;<br \/>\nsudo dnf config-manager &#8211;enable codeready-builder-for-rhel-10-x86_64-rpms&#13;<br \/>\nsudo dnf install python3-setuptools python3-wheel&#13;<br \/>\nsudo usermod -a -G render,video $LOGNAME&#13;<br \/>\nsudo dnf install rocm&#13;<br \/>\nsudo reboot<br \/>\nSUSE<\/p>\n<p>En caso de tener una distro SUSE Linux Enterprise, tanto la versi\u00f3n Desktop como la Server, los pasos son:<\/p>\n<p>sudo SUSEConnect -p sle-module-desktop-applications\/15.7\/x86_64&#13;<br \/>\nsudo SUSEConnect -p sle-module-development-tools\/15.7\/x86_64&#13;<br \/>\nsudo SUSEConnect -p PackageHub\/15.7\/x86_64&#13;<br \/>\nsudo zypper install zypper&#13;<br \/>\nsudo zypper &#8211;no-gpg-checks install https:\/\/repo.radeon.com\/amdgpu-install\/7.1.1\/sle\/15.7\/amdgpu-install-7.1.1.70101-1.noarch.rpm&#13;<br \/>\nsudo zypper &#8211;gpg-auto-import-keys refresh&#13;<br \/>\nsudo zypper addrepo https:\/\/download.opensuse.org\/repositories\/science\/SLE_15_SP5\/science.repo&#13;<br \/>\nsudo zypper install python3-setuptools python3-wheel&#13;<br \/>\nsudo usermod -a -G render,video $LOGNAME&#13;<br \/>\nsudo zypper install rocm&#13;<br \/>\nsudo reboot<br \/>\nVerificaci\u00f3n<\/p>\n<p>Una vez est\u00e9 instalada la herramienta AMD ROCm, lo siguiente es comprobar que todo ha salido bien, y que funciona. Para ello, ejecuta, independientemente de la distro que uses:<\/p>\n<p>\/opt\/rocm\/bin\/rocminfo&#13;<br \/>\n\/opt\/rocm\/hip\/bin\/hipcc &#8211;version&#13;<br \/>\n\/opt\/rocm\/opencl\/bin\/clinfo #si instalaste OpenCL<\/p>\n<p>Te recomiendo leer sobre <a href=\"https:\/\/www.profesionalreview.com\/2023\/03\/18\/gpgpu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">qu\u00e9 es GPGPU<\/a><\/p>\n<p>\u00bfQu\u00e9 incluye ROCm?<\/p>\n<p>Una vez instalas ROCm en tu sistema, \u00e9ste paquete incluye varias <strong>herramientas y componentes<\/strong> que debes conocer:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Lenguaje y compilaci\u00f3n<\/strong>:\n<ul>\n<li><strong>HIP<\/strong>: Capa de abstracci\u00f3n CUDA-like<\/li>\n<li><strong>hipcc<\/strong>: Compilador HIP (basado en Clang)<\/li>\n<li><strong>HIP Runtime<\/strong><\/li>\n<li><strong>HSA Runtime<\/strong><\/li>\n<li><strong>rocBLAS<\/strong>: BLAS<\/li>\n<li><strong>rocFFT<\/strong>: FFT<\/li>\n<li><strong>rocRAND<\/strong>: N\u00fameros aleatorios<\/li>\n<li><strong>rocSPARSE<\/strong>: \u00c1lgebra dispersa<\/li>\n<li><strong>rocSOLVER<\/strong>: Solvers num\u00e9ricos<\/li>\n<li><strong>rocPRIM<\/strong>: Primitivas paralelas<\/li>\n<li><strong>hipCUB<\/strong>: Port de CUB<\/li>\n<li><strong>MIOpen<\/strong>: Deep Learning (equivalente a cuDNN)<\/li>\n<li><strong>Composable Kernel (CK)<\/strong>: Kernels optimizados<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Depuraci\u00f3n<\/strong>:\n<ul>\n<li><strong>rocgdb<\/strong>: Depurador basado en GDB<\/li>\n<li><strong>ROCdbgapi<\/strong>: API de depuraci\u00f3n<\/li>\n<li><strong>Address Sanitizer (ASan) support<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Profiling y an\u00e1lisis de rendimiento<\/strong>:\n<ul>\n<li><strong>rocprof<\/strong>: Profiling de kernels<\/li>\n<li><strong>rocprofiler<\/strong>: API de profiling<\/li>\n<li><strong>Omniperf<\/strong>: An\u00e1lisis avanzado de kernels<\/li>\n<li><strong>Omnitrace: <\/strong>Trazado de ejecuci\u00f3n<\/li>\n<li><strong>ROCm SMI (rocm-smi)<\/strong>: Monitorizaci\u00f3n del sistema<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Utilidades<\/strong>:\n<ul>\n<li><strong>rocm-smi<\/strong><\/li>\n<li><strong>HIPIFY tools (hipify-clang y hipify-perl)<\/strong><\/li>\n<li><strong>ROCm Bandwidth Test<\/strong><\/li>\n<li><strong>ROCm Examples<\/strong><\/li>\n<li><strong>rocminfo<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Primeros pasos con ROCm<\/p>\n<p>Dependiendo de tus necesidades, es posible que necesites instalar paquetes adicionales, pero esto ya es m\u00e1s personal. Por ejemplo, PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime, etc., si quieres trabajar con IA, Python, etc. En cualquier caso, los <strong>primeros pasos<\/strong> para ver si todo funciona bien ser\u00edan:<\/p>\n<ul>\n<li>Abre tu editor de texto favorito para escribir el c\u00f3digo en C++:<\/li>\n<\/ul>\n<p>#include &#13;<br \/>\n#include &#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n\/\/ Kernel HIP: se ejecuta en la GPU&#13;<br \/>\n__global__ void holaMundoKernel() {&#13;<br \/>\nprintf(\u00abHola Mundo desde la GPU (ROCm)!\\n\u00bb);&#13;<br \/>\n}&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nint main() {&#13;<br \/>\n\/\/ Lanza el kernel con 1 bloque y 1 hilo&#13;<br \/>\nholaMundoKernel&lt;&lt;&lt;1, 1&gt;&gt;&gt;();&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n\/\/ Sincroniza para esperar a que la GPU termine&#13;<br \/>\nhipDeviceSynchronize();&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nstd::cout &lt;&lt; \u00abHola Mundo desde la CPU!\u00bb &lt;&lt; std::endl;&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nreturn 0;&#13;<br \/>\n}<\/p>\n<ul>\n<li>Guarda el c\u00f3digo fuente con un nombre, como por ejemplo, prueba-rocm.cpp. Puedes elegir el nombre que desees, pero importante la extensi\u00f3n cpp para C++, como es el caso.<\/li>\n<li>Para transformar el c\u00f3digo fuente en un binario ejecutable, hay que compilarlo con el compilador Hipp:<\/li>\n<\/ul>\n<p>\/opt\/rocm\/hip\/bin\/hipcc prueba-rocm.cpp -o prueba-rocm<\/p>\n<ul>\n<li>Y, finalmente, para su ejecuci\u00f3n:<\/li>\n<\/ul>\n<p>.\/prueba-rocm<\/p>\n<p>Ver\u00e1s que muestra dos mensajes de hola mundo, pero uno se ejecuta por la CPU y otro por la GPU, trabajando como GPGPU. Es decir, ejecutando c\u00f3digo de programa en vez de simplemente dedicarse a gr\u00e1ficos\u2026<\/p>\n<p>\u00a1No olvides dejar tus comentarios!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Si vas a comenzar a trabajar con ROCm para GPUs de AMD, te explico c\u00f3mo se puede instalar&hellip;\n","protected":false},"author":2,"featured_media":322985,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[81],"tags":[6530,119,123,124,25,24,1636,75017,117,121,122,23,118,120],"class_list":{"0":"post-322984","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-ciencia-y-tecnologia","8":"tag-amd","9":"tag-ciencia","10":"tag-ciencia-y-tecnologia","11":"tag-cienciaytecnologia","12":"tag-es","13":"tag-espana","14":"tag-ia","15":"tag-rocm","16":"tag-science","17":"tag-science-and-technology","18":"tag-scienceandtechnology","19":"tag-spain","20":"tag-technology","21":"tag-tecnologia"},"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@es\/115838547854417595","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/322984","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=322984"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/322984\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/322985"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=322984"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=322984"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=322984"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}