# Installing ROCm on Ubuntu for Radeon GPUs

> Step-by-step guide to installing ROCm 7.14 on Ubuntu 26.04 for AMD Radeon (RDNA2/RDNA3) GPUs – from apt setup to rocminfo verification.

*Source: https://velstech.net/install-rocm-ubuntu.hi (Hindi translation of https://velstech.net/install-rocm-ubuntu) · Updated: 2026-08-25*

*Markdown version. [Read the interactive guide](https://velstech.net/install-rocm-ubuntu.hi). English Markdown: https://velstech.net/install-rocm-ubuntu.md.*

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AMD का ROCm (Radeon Open Compute) प्लेटफ़ॉर्म आपको AMD GPU पर PyTorch, TensorFlow और LLM inference जैसे GPU-accelerated workload चलाने देता है। यदि आपके पास supported Radeon कार्ड है – RDNA2 (RX 6000 series / gfx1030) या RDNA3 (RX 7000 series / gfx1100) – तो यह गाइड Ubuntu 26.04 LTS पर ROCm 7.14 इंस्टॉल करने की पूरी प्रक्रिया बताती है।

मैंने यह सब **Radeon RX 6800M** (gfx1031, RDNA2) पर टेस्ट किया है, और नीचे वही steps हैं जो वास्तव में काम किए। यही प्रक्रिया अधिकांश RDNA-आधारित कार्ड पर लागू होती है।

## पूर्वापेक्षाएँ

- supported list में मौजूद AMD Radeon GPU

- Ubuntu 26.04 LTS (Resolute Raccoon) इंस्टॉल हो

- इंटरनेट कनेक्शन

- sudo अधिकार वाला user account

## Step 1 – amdgpu-install script इंस्टॉल करें

ROCm, GPU driver, ROCm runtime और graphics components को एक साथ हैंडल करने के लिए `amdgpu-install` script का उपयोग करता है। इसे AMD की repository से डाउनलोड और इंस्टॉल करें:

```
sudo apt update
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/31.40.1/ubuntu/resolute/amdgpu-install_31.40.1.314001-1_all.deb
sudo apt install ./amdgpu-install_31.40.1.314001-1_all.deb
```

यदि आप किसी अलग Ubuntu version पर हैं तो `resolute` को `noble` (24.04) या `jammy` (22.04) से बदल दें।

## Step 2 – ROCm और GPU driver इंस्टॉल करें

अब `amdgpu-install` को सही use case और GPU target के साथ चलाएँ।

```
sudo amdgpu-install --usecase=rocm,graphics --gfxversion=gfx1031
```

**महत्वपूर्ण:** `auto` की जगह अपने GPU के विशिष्ट `gfx` target का उपयोग करें। auto-detection कभी-कभी सही architecture नहीं पहचान पाता, इसलिए स्पष्ट रूप से बताने से इंस्टॉलेशन अधिक साफ रहता है। अपने GPU का gfx version यहाँ देखें:

- RDNA2 (RX 6000 series): gfx1030, gfx1031, gfx1032

- RDNA3 (RX 7000 series): gfx1100, gfx1101, gfx1102

- RDNA3.5 (Ryzen AI 300): gfx1150, gfx1151

निश्चित नहीं हैं? इंस्टॉल के बाद `rocminfo` चलाएँ (या AMD की साइट पर अपने कार्ड की architecture देखें)।

> Device family नोट: जब installer आपसे device family चुनने को कहे, तो आपके पास दो विकल्प होते हैं:
>
>
> All – हर AMD GPU architecture के लिए runtime support इंस्टॉल करता है। यदि आप कई कार्ड पर cross-platform development या testing कर रहे हैं तो यह अच्छा है।
>
>
> AMD Radeon – केवल consumer Radeon GPU के लिए। एकल Radeon कार्ड के लिए यह अधिक हल्का और फ़ोकस्ड विकल्प है।
>
>
> यदि आप सिर्फ अपनी मशीन पर काम कर रहे हैं तो AMD Radeon चुनें। यदि आप कुछ ऐसा बना रहे हैं जो बाद में Instinct या अन्य architecture पर चल सकता है, तो All चुनें।

## Step 3 – अतिरिक्त libraries इंस्टॉल करें

कुछ ROCm tools को सही से चलने के लिए `libatomic` और `libquadmath` libraries की आवश्यकता होती है। बाद में किसी रहस्यमय error से बचने के लिए उन्हें अभी इंस्टॉल कर लें:

```
sudo apt install libatomic1 libquadmath0
```

## Step 4 – अपने user को render और video groups में जोड़ें

GPU access Linux groups के माध्यम से नियंत्रित होता है। बिना sudo के AMD GPU उपयोग करने के लिए आपका user `render` और `video` groups में होना चाहिए:

```
sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME
```

group बदलाव लागू करने के लिए log out करके फिर से log in करें (या restart करें)।

## Step 5 – Reboot करें

Reboot से यह सुनिश्चित होता है कि kernel module (amdgpu) और ROCk driver लोड हो जाएँ:

```
sudo reboot
```

## Step 6 – इंस्टॉलेशन को verify करें

Reboot के बाद `rocminfo` चलाकर पुष्टि करें कि आपका GPU detect हो रहा है:

```
rocminfo
```

आपको अपना GPU उसके नाम, gfx architecture और compute units के साथ सूची में दिखना चाहिए। सही output कुछ ऐसा दिखता है:

```
*******
Agent 2
*******
  Name:                    gfx1031
  Marketing Name:          AMD Radeon RX 6800M
  Compute Unit:            40
  Device Type:             GPU
  ...
```

आप यह भी जाँच सकते हैं कि kernel driver लोड है:

```
ls /dev/kfd   # should exist
ls /dev/dri/  # should show renderD* nodes
```

## आगे क्या?

ROCm इंस्टॉल होने के बाद आप अब कर सकते हैं:

- PyTorch को ROCm support के साथ इंस्टॉल करें –
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.1

- LLM को locally चलाएँ – Ollama, LM Studio और text-generation-webui जैसे tools ROCm को out of the box support करते हैं।

- GPU programming के लिए HIP का उपयोग करें – AMD का CUDA-compatible framework।

यदि installer ने आपका GPU detect नहीं किया, तो `--gfxversion` flag को दोबारा जाँचें और **All** device family विकल्प आज़माएँ। यदि कोई समस्या आती है, तो AMD की [official ROCm install guide](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/install/rocm.html) में पूरी जानकारी उपलब्ध है।

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*VelsTech – https://velstech.net/install-rocm-ubuntu.hi.md*