ROCm（ロックエム）

2025年11月16日

ROCm（ロックエム）

英語表記: ROCm (Radeon Open Compute Platform)

概要

ROCmは、AMD社が開発・提供する、GPUを活用した高性能計算（HPC）および機械学習のためのオープンソースソフトウェアプラットフォームです。このプラットフォームは、並行・並列処理の中でも特に大量のデータを同時に処理する「データ並列」をRadeon GPU上で実現するために設計されています。プログラマはROCmを利用することで、従来のCPU処理では困難だった膨大な計算タスクを、効率的に分割し、GPUの持つ圧倒的な並列実行能力を用いて処理できるようになるのです。

詳細解説

ROCmの目的とGPUプログラミングにおける位置づけ

私たちが普段利用するアプリケーションの多くは、CPUのマルチスレッド機能（並行処理）を利用して動作していますが、ディープラーニングの訓練や大規模な科学シミュレーションといった分野では、その計算量が膨大すぎてCPUだけでは対応できません。ここで必要となるのが、数千ものコアを持つGPUを使った「データ並列」処理です。

ROCmは、このGPU並列処理をAMD社のRadeon GPU上で実現するための、基盤となるソフトウェア環境です。GPUは、それ単体ではただの強力な計算ハードウェアにすぎません。プログラマがGPUの力を引き出すためには、計算タスクを並列化し、メモリを管理し、実行を制御するための専用のインターフェースが必要です。ROCmはまさにそのインターフェースとツールチェーン一式を提供する役割を担っています。

このプラットフォームは、「並行・並列処理」という大きな枠組みの中で、「データ並列」を実現する「GPU プログラミング」の具体的な手段として位置づけられます。

主要なコンポーネント

ROCmプラットフォームは、単なるドライバではなく、複数のレイヤーから構成されています。これがROCmを理解する上で非常に重要なポイントです。

ROCmカーネルドライバーとランタイム（Runtime）
OSとGPUハードウェア間の通信を管理し、並列計算がスムーズに実行されるための土台を提供します。
コンパイラツールチェーン（Compiler Toolchain）
C++などの高級言語で記述された並列処理コード（カーネルコード）を、Radeon GPUが理解できる機械語に変換します。特に、AMD独自の高性能な並列プログラミング言語であるHIP（Heterogeneous-Compute Interface for Portability）をサポートしています。
最適化されたライブラリ群
ディープラーニングの基礎となる行列計算（BLAS）や高速フーリエ変換（FFT）など、並列計算で頻繁に使用される数学的な処理を、GPU上で極めて高速に実行できるように最適化されたライブラリが含まれています。これらのライブラリを利用することで、プログラマはゼロから並列処理コードを書く手間を省き、効率的に開発を進められます。

HIPによる移植性の実現

ROCmの最大の特徴の一つが、HIP（Heterogeneous-Compute Interface for Portability）です。GPUプログラミングの世界では、特定のベンダーのプラットフォームが長らくデファクトスタンダードとなっていましたが、ROCmはオープンソース戦略に基づき、開発者が特定のハードウェアに縛られない環境を提供しようとしています。

HIPは、既存のGPU並列コード（特に広く普及しているプラットフォーム向けのコード）を、最小限の変更でROCm環境に移植するためのブリッジ層として機能します。これにより、開発者は資産を活かしつつ、AMDのハードウェア上での並列処理に移行することが可能になります。これは、GPU プログラミングの選択肢を広げ、市場の活性化に貢献する、非常に戦略的な要素だと私は感じています。

このオープンなアプローチこそが、ROCmが並行・並列処理技術の多様性を担保する上で、いかに重要であるかを物語っていると言えるでしょう。

具体例・活用シーン

ROCmは、大量のデータと高い計算性能が求められる以下の分野で活用されています。

1. ディープラーニングの学習

活用シーン: 大規模なAIモデル（Transformerや大規模言語モデルなど）を訓練する際、数百万から数十億のパラメータを更新するために膨大な行列計算が必要です。
ROCmの役割: ROCmは、TensorFlowやPyTorchといった主要なAIフレームワークのバックエンドとして動作し、これらの計算をRadeon GPU上で効率的にデータ並列実行します。これにより、学習時間を大幅に短縮できます。

2. 科学技術計算とシミュレーション

活用シーン: 分子動力学シミュレーション、気象予測モデル、流体力学解析など、物理現象を詳細に再現するための計算。
ROCmの役割: これらのシミュレーションは、空間を細かく分割し、各点で同時に計算を行う（データ並列）必要があります。ROCmは、これらの計算をGPUの多数のコアに割り当て、高速に結果を導き出す手助けをします。

アナロジー：巨大なレシピ翻訳機

ROCmの役割を理解するために、「巨大なレシピ翻訳機」をイメージしてみましょう。

あなたは世界中の食材（データ）を使い、複雑な料理（計算タスク）を短時間で大量に作りたいとします。あなたのキッチン（Radeon GPU）は非常に広く、何千人ものコック（GPUコア）が同時に作業できる能力を持っています。しかし、コックたちは全員、特定の言語（GPUの機械語）しか理解できません。

ここで、あなたが持っているレシピ（並列処理コード）が、彼らが理解できない言語で書かれていたらどうなるでしょうか？キッチンは宝の持ち腐れです。

ROCmは、この問題解決に必要な「翻訳機」と「作業指示書」のセットです。

翻訳機（コンパイラ）：あなたが書いた高級言語のレシピを、コックたちが理解できる言語に翻訳します。
作業指示書（ランタイムとライブラリ）：さらに、「この食材の山（データ）は、このコック100人で分けて同時に処理しなさい」といった具体的な並列処理の指示を出すことで、キッチン全体の作業効率を最大化します。

ROCmがあるからこそ、強力なGPUという並列処理のハードウェア能力を、実際にプログラミングの世界で活用できるようになるのです。これは、並行・並列処理の領域において、ハードウェアとソフトウェアを結びつける非常に重要な役割を果たしていると言えます。

資格試験向けチェックポイント

ROCm自体が直接、ITパスポートや基本情報技術者試験で問われる可能性は低いですが、その背景にある「GPU プログラミング」や「データ並列処理」の概念を理解するために重要な知識です。応用情報技術者試験や高度試験の論述対策として、並列処理の多様性やオープンソースの価値を説明する際に役立ちます。

データ並列処理の実現手段としての理解: ROCmは、GPGPU（汎用GPU）を利用した「データ並列処理」を実現するための具体的なソフトウェアプラットフォームである、という位置づけを把握しましょう。CPUのマルチスレッド処理（並行処理）との違いを明確に説明できるようにしておくことが重要です。
オープンソースとベンダーロックイン: ROCmはオープンソースであり、特定のベンダーに依存しない（または依存を減らす）GPUプログラミング環境を提供しようとする取り組みの事例として認識してください。これは、IT戦略や技術選定における重要な論点です。
HPC/AI分野でのGPUの役割: 大規模な計算を高速に行うHPCやAI分野において、なぜGPUが必要なのか（大量の演算器による並列実行能力）、そしてそれを活用するためのソフトウェア（ROCmや類似プラットフォーム）が不可欠であることを理解しておきましょう。
関連技術の比較: ROCmが、GPUプログラミングにおける主要なプラットフォームの一つである、という認識を持つことが、技術動向を追う上で役立ちます。