ROCm（ロックエム）

2025年10月28日

ROCm（ロックエム）

英語表記: ROCm (Radeon Open Compute Platform)

概要

ROCm（ロックエム）は、AMD社が開発・提供するオープンソースのGPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）計算プラットフォームです。これは、AMD製の高性能GPU（RadeonやInstinctシリーズなど）を、単なるグラフィックス処理だけでなく、高度な並列計算機として活用するための基盤ソフトウェア群を提供します。特に、大規模なデータ処理や計算能力が求められるHPC（High Performance Computing：高性能計算）や、AI/機械学習のワークロードを効率的に実行するために不可欠な存在となっています。

このプラットフォームは、私たちが現在注目している「グラフィックス（GPU, GPGPU, レイトレーシング）→ GPGPU と計算用途 → HPC/AI ワークロード」という文脈において、AMDのハードウェアが最前線で活躍するための「頭脳」の役割を果たしていると言えるでしょう。

詳細解説

ROCmの主要な目的は、特定のベンダーに依存しない、オープンで柔軟性の高い高性能計算エコシステムを構築することにあります。競合となるNVIDIAのCUDAプラットフォームが強力なクローズドなエコシステムを形成しているのに対し、ROCmはオープンソースである点を最大の強みとしています。

目的と背景

HPCやAIの分野では、膨大な行列計算やテンソル演算を瞬時に処理する必要があり、CPUでは限界があります。そこで、GPUが持つ数千ものコア（ストリームプロセッサ）による並列処理能力を活用するGPGPUが必須となりました。ROCmは、AMDのGPUを対象に、このGPGPU計算を最適化し、開発者が容易にアクセスできるように設計されています。これにより、研究機関や企業は、ハードウェアの選択肢を広げ、コスト効率の良い計算環境を構築できるようになります。

主要なコンポーネント

ROCmは単一のソフトウェアではなく、複数のレイヤーから構成される統合プラットフォームです。

カーネルドライバ (ROCr/ROCt): GPUハードウェアとオペレーティングシステム（主にLinux）の中間に位置し、GPUへの計算タスクの投入やメモリ管理を司ります。これがなければ、GPUはただのグラフィックスカードでしかありません。
HIP (Heterogeneous-Compute Interface for Portability): ROCmの中核となる重要なAPIの一つです。このHIPの存在により、NVIDIAのCUDA向けに書かれたコードを、比較的少ない労力でAMDのROCm環境に移植することが可能になります。これは、開発者にとって大きな障壁を取り除く「翻訳レイヤー」のような役割を果たしています。
最適化されたライブラリ群:
- rocBLAS/rocFFTなど: 線形代数計算や高速フーリエ変換といった、HPCで多用される基本的な計算をGPU上で超高速に実行するためのライブラリです。
- MIOpen/ROCm-DNN: 機械学習やディープラーニングのフレームワーク（PyTorch, TensorFlowなど）がGPUの能力を最大限に引き出すために必要な、最適化された計算プリミティブ（基本要素）を提供します。

動作原理とHPC/AIワークロードへの適用

ROCmが動作する際、アプリケーションから計算要求が来ると、ROCmランタイムがそのタスクを適切なGPUコア群に分配し、並列に処理させます。特にAIモデルのトレーニング（学習）は、数百万回、数億回という膨大な計算を繰り返すため、この並列処理能力がそのまま学習時間短縮に直結します。

ROCmのオープンソース性は、特定のHPC/AIワークロードに対して、ユーザー自身がコードを最適化したり、新しいハードウェアに迅速に対応させたりすることを可能にしています。これは、最先端の研究分野において、非常に重要な柔軟性を提供していると言えるでしょう。

私たちがROCmを「GPGPUと計算用途 → HPC/AIワークロード」の文脈で考えるとき、これは、AMDのGPUをAIやスーパーコンピュータの分野で主役にするための、欠かせない「土台」であり「共通言語」なのです。

具体例・活用シーン

ROCmは、主にデータセンターや研究環境といった、極めて高い計算能力が求められる場所で活躍しています。

1. ディープラーニングの学習環境

活用シーン: 大規模な自然言語処理モデル（LLM）や画像認識モデルのトレーニング。
詳細: AI開発者は通常、PyTorchやTensorFlowといった有名なフレームワークを利用します。ROCmは、これらのフレームワークがAMD GPU上で動作するためのバックエンドを提供します。これにより、開発者はNVIDIA環境と同じように、AMD環境でも効率的にモデルの学習を進めることができます。もしROCmがなければ、AMD GPUはAI計算においては利用価値が大きく下がってしまいます。

2. 科学技術計算とシミュレーション

活用シーン: 複雑な流体力学シミュレーション、新薬開発のための分子動力学シミュレーション、核融合シミュレーションなど。
詳細: これらのシミュレーションは、数日から数週間かかる計算を必要とします。ROCmが提供する高速な数値計算ライブラリ（rocBLASなど）を利用することで、計算時間を大幅に短縮し、研究のサイクルを加速させることができます。

比喩による理解：外国語対応の高度な通訳者

ROCmの役割を理解するために、これを「特定の国の高度な通訳者」に例えてみましょう。

GPU（グラフィックス処理ユニット）は、非常に優秀で、何千人もの作業員（コア）を抱える計算工場だと考えてください。この工場はもともと「グラフィック」という特定の言語（描画命令）しか理解できませんでした。

しかし、AIやHPCの時代になり、私たちはこの工場に「数学」や「データ処理」という新しい言語で仕事をさせたいと考えました（GPGPU化）。

ここで問題が発生します。AMD製の工場（GPU）は、標準的な計算命令（C++などのコード）をそのままでは理解できません。そこで登場するのがROCmです。

ROCmは、AMD製の工場に特化した「通訳者兼作業指示書」のセットです。特に重要なのが、HIPという通訳能力です。多くのAI開発者は、競合他社の環境向けに「CUDA語」で指示書を書いています。HIPは、この「CUDA語」で書かれた指示書を、瞬時にAMD工場が理解できる「ROCm語」に翻訳し、最適な形で工場（GPU）の各作業員に仕事を割り振ります。

もしROCmがいなければ、AMDの高性能な計算工場は、その能力をAIやHPCの分野で発揮できず、ただの「グラフィック専用工場」に留まってしまうのです。ROCmがあることで、AMDの計算機は、HPC/AIワークロードという最先端の分野で戦うことができるのです。

資格試験向けチェックポイント

IT資格試験において、ROCmそのものの詳細なコードやアーキテクチャが問われることは稀ですが、関連する技術トレンドや概念は頻出します。「グラフィックス（GPU, GPGPU, レイトレーシング）→ GPGPU と計算用途 → HPC/AI ワークロード」の文脈で、以下の点を押さえておくと万全です。

GPGPUの基本理解（ITパスポート・基本情報技術者）: ROCmは、GPUを画像処理以外の目的（汎用計算）に使うための技術（GPGPU）を実現するプラットフォームであると認識しましょう。AIやHPCの計算を高速化する手段として重要です。
ベンダーロックイン回避とオープンソース（応用情報技術者）: ROCmはオープンソースであり、特定のベンダー（この場合はNVIDIA）のエコシステムに縛られずに高性能計算環境を構築できる選択肢を提供します。オープンソース戦略の利点（柔軟性、透明性、コスト効率）とベンダーロックインのリスクに関する知識は、応用情報技術者試験で問われる可能性が高いです。
CUDAとの対比: HPC/AI分野におけるGPGPUプラットフォームとして、NVIDIAのCUDAとAMDのROCmが二大巨頭であることを理解しておきましょう。CUDAが市場のデファクトスタンダードである一方、ROCmはオープン性を武器に対抗している、という構図です。
HIPの役割: HIPは、コードの移植性を高めるための重要な技術です。異なるGPGPUプラットフォーム間でコードをスムーズに移行させるための「ポータビリティレイヤー」として機能している点を覚えておくと、技術トレンドに関する問題に対応できます。