# ROCm & Vulkan on AMD: running local AI on Radeon

> ROCm vs Vulkan on AMD GPUs for local AI – what each backend is, which to choose, how to install, and real benchmark results on the RX 6800M.

*Source: https://velstech.net/rocm-vulkan-amd-guide.ta (Tamil translation of https://velstech.net/rocm-vulkan-amd-guide) · Updated: 2026-08-30*

*Markdown version. [Read the interactive guide](https://velstech.net/rocm-vulkan-amd-guide.ta). English Markdown: https://velstech.net/rocm-vulkan-amd-guide.md.*

---

நீங்கள் AMD Radeon கார்டில் உள்ளூர் AI இயக்கினால், இரண்டு போட்டி பேக்எண்ட்களை சந்திப்பீர்கள்:
**ROCm** மற்றும் **Vulkan**. எதைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள் என்பது உங்கள்
டோக்கன்கள்-பெர்-செகண்ட், உங்கள் அமைப்பு முயற்சி மற்றும் எத்தனை GPUகள் ஆதரிக்கப்படுகின்றன என்பதை மாற்றுகிறது. இந்த வழிகாட்டி
வித்தியாசத்தை விளக்குகிறது, ஒவ்வொன்றையும் எவ்வாறு அமைப்பது மற்றும் – எங்கள்
[RX 6800M பெஞ்ச்மார்க்குகள்](https://velstech.net/benchmarks/index) அடிப்படையில் – எதை தேர்வு செய்வது என்பதை விளக்குகிறது.

## வித்தியாசம் என்ன?

இரண்டுமே llama.cpp மற்றும் Ollama போன்ற மென்பொருள்கள் உங்கள் GPU-வுடன் பேசுவதற்கான வழிகள். அவை ஒரே சிக்கலைத் தீர்க்கின்றன (மாடலை CPU-க்கு பதிலாக கிராபிக்ஸ் கார்டில் இயக்குதல்) ஆனால் அதை வித்தியாசமாக செய்கின்றன:

- ROCm என்பது AMD-யின் CUDA சமமானது – HIP (AMD-யின் CUDA போன்ற மொழி) உடன் ஒரு நோக்கத்திற்காக கட்டப்பட்ட கம்ப்யூட் ஸ்டேக். AMD AI மற்றும் HPC-க்காக தள்ளுவது இதுவே.

- Vulkan என்பது கிராஸ்-வெண்டர் கிராபிக்ஸ் மற்றும் கம்ப்யூட் API. இது கீழ்நிலை மற்றும் மிகவும் பொதுவானது, ஆனால் llama.cpp-யின் Vulkan பேக்எண்ட் பரந்த அளவில் வேலை செய்கிறது, ஏனெனில் இது AMD-குறிப்பிட்ட டிரைவர் குறைபாடுகளை சார்ந்திருக்காது.

நடைமுறை வேறுபாடுகள்: ROCm பொதுவாக ஆதரிக்கப்படும் கார்டுகளில் *வேகமானது*, ஆனால்
அதிகாரப்பூர்வமாக ஒரு குறுகிய பட்டியலை ஆதரிக்கிறது. Vulkan அதிக GPUகளில் (பழைய மற்றும்
ஆதரிக்கப்படாத Radeonகள் உட்பட) வேலை செய்கிறது மற்றும் இயக்குவது எளிதானது, ஆனால் சில பணிச்சுமைகளில் சிறிது மெதுவாக இருக்கலாம்.

## எது வேகமானது?

**RX 6800M (12 GB)** இல் எங்கள் சோதனையிலிருந்து நேர்மையான பதில்:
**இது பணிச்சுமையைப் பொறுத்தது.**

- 16K சூழலில் Qwen 27B (அடர்த்தியானது): Vulkan ~20% வேகமானது டிகோடில் (21.8 vs 18.1 tok/s), அதே நேரத்தில் ROCm ப்ராம்ப்ட் ஈவாலில் ~45% வென்றது.

- 262K இல் Ornith 35B MoE: ROCm ~30% வேகமானது டிகோடில் (25.6 vs 19.7 tok/s).

ஏன் மாறுகிறது? தடை மாறுகிறது. பகுதியாக ஆஃப்லோட் செய்யப்பட்ட அடர்த்தியான மாடலில்,
மெதுவான பகுதி GPU-க்கு பைட்டுகளை ஊட்டுவது – அங்கு Vulkan-ன் எளிமையான பாதை வெல்லும். பல CPU நிபுணர்களுடன் கூடிய பெரிய-சூழல் MoE-யில்,
கட்டுப்பாடு வேறு இடத்திற்கு நகர்கிறது மற்றும் ROCm-யின் கம்ப்யூட் நன்மை தெரிகிறது. முழு எண்கள்
[பெஞ்ச்மார்க் தரவுத்தளத்தில்](https://velstech.net/benchmarks/index) மற்றும்
[MoE vs Dense ஆய்வக சோதனையில்](https://velstech.net/moe-vs-dense-rx6800m-16k-vs-262k) உள்ளன.

## ROCm அமைத்தல்

ROCm மிகவும் சிக்கலான நிறுவல் ஆகும். Ubuntu-வில், நீங்கள் AMD-யின் இன்ஸ்டாலரைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள், உங்கள் கார்டுக்கான சரியான GPU வெர்ஷன் கொடியை தேர்வு செய்கிறீர்கள். எங்கள் படிப்படியான
[Ubuntu-வில் ROCm வழிகாட்டி](https://velstech.net/install-rocm-ubuntu) முழு செயல்முறையையும் உள்ளடக்கியது –
apt ரெப்போவிலிருந்து `rocminfo` உங்கள் GPU-வைப் பார்ப்பதை சரிபார்ப்பது வரை. சுருக்கமான
பதிப்பு:

```
sudo amdgpu-install --usecase=rocm,graphics --gfxversion=gfx1031   # RX 6800M
rocminfo   # verify the GPU shows up
```

பின்னர் ROCm ஆதரவுடன் llama.cpp-ஐ உருவாக்கவும்:
`cmake .. -DLLAMA_HIPBLAS=ON`. RDNA2 (gfx1030) மற்றும் RDNA3
(gfx1100) வெவ்வேறு கொடிகள் தேவைப்படுகின்றன, மேலும் GPU மற்றும் CPU இடையே எடைகளைப் பிரிப்பதைத் தவிர்க்க llama.cpp-இல் `--load-mode none` தேவைப்படலாம். இதை நேரடியாக இயக்கியதில்லை என்றால், [llama.cpp guide](https://velstech.net/llama-cpp-guide.ta)-ல் தொடங்குங்கள் – install, GPU offload, benchmark output வாசிப்பு அனைத்தும் உள்ளன.

## Vulkan அமைத்தல்

Vulkan எளிமையானது. Vulkan டிரைவர்களை நிறுவவும், பின்னர் Vulkan உடன் llama.cpp-ஐ உருவாக்கவும்:

```
# Ubuntu: install the Vulkan driver
sudo apt install mesa-vulkan-drivers
# llama.cpp with Vulkan
cmake .. -DLLAMA_VULKAN=ON
make -j$(nproc)
```

Ollama AMD-க்கான Vulkan பில்ட்களையும் அனுப்புகிறது. பெரிய வெற்றி: உங்கள் கார்டு ROCm-யின்
அதிகாரப்பூர்வ ஆதரவு பட்டியலில் இல்லையென்றால், **Vulkan கிட்டத்தட்ட நிச்சயமாக உங்கள் வேலை செய்யும் விருப்பமாகும்**.

## எப்படி தேர்வு செய்வது

| உங்கள் நிலைமை | சிறந்த பேக்எண்ட் |
| --- | --- |
| அதிகாரப்பூர்வமாக ஆதரிக்கப்படும் Radeon, அதிகபட்ச கம்ப்யூட் வேகம் வேண்டும் | ROCm |
| ஆதரிக்கப்படாத / பழைய / லேப்டாப் Radeon | Vulkan |
| அடர்த்தியான மாடலில் அரட்டை (டிகோட்-பவுண்ட்) | Vulkan (பெரும்பாலும்) |
| பெரிய சூழல் / MoE பணிச்சுமைகள் | ROCm (பெரும்பாலும்) |
| எளிமையான அமைப்பு, பரந்த இணக்கத்தன்மை | Vulkan |

பாதுகாப்பான ஆலோசனை: **இரண்டையும் முயற்சித்து பெஞ்ச்மார்க் செய்யுங்கள்**. இரண்டு பேக்எண்ட்களையும் உருவாக்கி
ஒவ்வொன்றிலும் ஒரே ப்ராம்ப்ட்டை இயக்குவது நிமிடங்கள் எடுக்கும், மேலும் வெற்றியாளர் உண்மையில் உங்கள்
சரியான கார்டு மற்றும் மாடலைப் பொறுத்தது. எங்கள் ஆய்வகம் இதைத்தான் செய்கிறது – பார்க்கவும்
[Qwen 27B ROCm vs Vulkan சோதனை](https://velstech.net/qwen-27b-ridge-rocm-vs-vulkan) மற்றும்
[Ornith 35B ROCm vs Vulkan சோதனை](https://velstech.net/ornith-35b-moe-262k-rocm-vs-vulkan).

## இறுதி வரி

ROCm மற்றும் Vulkan இரண்டும் AMD இல் உள்ளூர் AI-யை இயக்குகின்றன, மேலும் எதுவும் உலகளவில் சிறந்ததல்ல. ROCm
அதிகபட்ச கம்ப்யூட்டுக்காக ஆதரிக்கப்படும் கார்டுகளை இலக்காகக் கொண்டுள்ளது; Vulkan மற்ற அனைத்தையும் உள்ளடக்கியது மற்றும் அரட்டை-வேகத்தில் அடிக்கடி வெல்லும். உங்கள் கார்டில் வேலை செய்யும் எளிமையான பேக்எண்டில் தொடங்குங்கள் (பொதுவாக
Vulkan), மற்றும் மற்றொன்றை பெஞ்ச்மார்க் செய்ய பயப்பட வேண்டாம் – எண்கள், மார்க்கெட்டிங் அல்ல,
முடிவு செய்ய வேண்டும்.

உங்கள் Radeon என்ன செய்ய முடியும் என்பதை அறிய விரும்புகிறீர்களா?
[பெஞ்ச்மார்க் தரவுத்தளத்தை](https://velstech.net/benchmarks/index) அல்லது
[GPU AI செயல்திறன் கால்குலேட்டரை](https://velstech.net/gpu-ai-calculator) பார்க்கவும்.

---

*VelsTech – https://velstech.net/rocm-vulkan-amd-guide.ta.md*