AMD显卡使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）的方法不同于NVIDIA显卡。由于AMD的GPU是基于不同的架构，它并没有官方的CUDA支持，即你不能直接在AMD显卡上运行NVIDIA CUDA编写的程序。但是，AMD有自己的开源并行计算框架，称为ROCm（Open Compute Platform for GPU加速），为AMD显卡用户提供类似CUDA的体验和功能。下面是使用AMD显卡与ROCm环境的一般步骤：

请注意，这里是一般性指南，具体操作可能因系统配置和需求而异。请确保您已熟悉计算机硬件和软件环境，并在操作前进行适当的研究和准备。

1. **系统准备**：首先，您需要拥有支持ROCm的AMD显卡以及兼容的AMD处理器（如锐龙处理器）。确保您的操作系统（如Ubuntu）支持ROCm的安装和运行。此外，更新您的系统以确保所有必需的软件包和依赖项都是最新的。

2. **安装ROCm**：访问AMD ROCm官方网站下载并安装适用于您操作系统的ROCm软件包。这可能包括GPU驱动程序和相关的库和工具。请遵循官方文档中的安装指南进行安装。

3. **配置环境**：安装完成后，您可能需要配置环境变量和设置，以便系统能够识别和使用AMD显卡。这可能涉及编辑配置文件或使用特定的命令进行设置。请参考ROCm的官方文档以获取详细的配置说明。

4. **编写和运行ROCm程序**：与CUDA类似，您可以使用ROCm支持的编程语言和框架（如HIP）来编写并行计算程序。HIP是一个类似于CUDA的编程模型，允许您使用类似于CUDA的代码来开发ROCm应用程序。编写完成后，您可以编译和运行您的程序。请注意，如果您的代码是专为CUDA编写的，则需要将其转换为HIP或重新编写以适应ROCm环境。

5. **调试和优化**：在开发过程中，您可能需要使用各种工具和工具集来调试和优化您的ROCm程序。AMD ROCm提供了多种工具和工具集来帮助您进行性能分析、调试和优化GPU代码。请参考官方文档以获取有关这些工具的更多信息和使用指南。

请注意，由于AMD显卡和CUDA之间的差异，直接使用CUDA编写的程序可能无法在AMD显卡上运行。因此，如果您有特定的CUDA代码需要运行，您可能需要寻找替代方案或将代码迁移到适用于AMD GPU的解决方案上。另外，请务必查看AMD ROCm的官方文档和论坛以获取最新的信息和支持。