ROCm проти CUDA: де Radeon уже наздогнав GeForce, а де ви втратите вихідні на налаштування

Коротко

Відповідь «брати Radeon чи GeForce» перестала бути спільною. Вона розпадається на три різні відповіді залежно від того, що саме ви збираєтеся запускати.

• Ганяти готові мовні моделі (llama.cpp, Ollama, LM Studio) — Radeon уже повноцінний варіант. Ба більше, для цього завдання ROCm часто взагалі не потрібен: бекенд Vulkan працює на звичайному графічному драйвері й у відкритій таблиці результатів llama.cpp обганяє рідний ROCm на тій самій карті.
• Донавчати моделі (LoRA, QLoRA) — розрив ще є, але він скорочується на очах: базова бібліотека квантування bitsandbytes офіційно підтримує ROCm, а в популярний Unsloth підтримку AMD запропонували правками від 25 липня 2026 року, які поки що чекають на рецензію супровідника.
• Тримати продакшн-подачу, працювати з дифузією як основним завданням або сидіти на Windows — тут NVIDIA і далі помітно попереду, і це не питання впертості.

Головна пастка в ціні: порівнювати долари за гігабайт відеопамʼяті без дати немає сенсу. Через дефіцит памʼяті до липня 2026 року цінники розʼїхалися в обох екосистемах, а роздрібна ціна RTX 5090 більш ніж удвічі перевищує офіційну рекомендовану.

Що таке ROCm і чому порівняння не бінарне

CUDA — закрита програмна платформа NVIDIA: драйвер, компілятор, бібліотеки і, головне, майже два десятиліття накопиченого коду, який написаний саме під неї (платформа вийшла 2007 року). Коли кажуть «ця штука працює лише на NVIDIA», ідеться майже завжди про CUDA.

ROCm (Radeon Open Compute) — відкрита відповідь AMD: той самий шар драйвера, компілятора й бібліотек, але з відкритим початковим кодом. Усередині нього живе HIP — мова та API, навмисно зроблені майже дзеркальними до CUDA, щоб код переносився з мінімальною правкою.

BINANCE COPY TRADINGКопітрейдинг на BinanceВідкрита статистика трейдерів, старт з $10, вимкнення одним кліком.Обрати трейдера

Важлива деталь, яку пропускають майже всі порівняння: між вами та відеокартою стоїть не тільки «ROCm чи CUDA», а й бекенд конкретної програми. Та сама llama.cpp вміє рахувати через CUDA, через ROCm/HIP, через Vulkan і навіть через старий OpenCL — звичайні графічні інтерфейси, що є в системі й так. Тому питання «amd rocm vs cuda» на практиці часто виявляється питанням «який бекенд увімкнути», а не «яку карту купити».

AMD кличе Claude, Cursor і Codex усередину свого стека: ROCm.ai мітить не в залізо NVIDIA, а у звичку розробника

Florence, Ferrara і Fidenza — це не три процесори: що насправді показала AMD на Advancing AI

Після інциденту з Hugging Face NVIDIA та 40 компаній зібрали Open Secure AI Alliance

Корея виклала у відкритий доступ модель на 250 мільярдів параметрів, яка рахує як модель на 15 мільярдів

Solar Open 2 на 250 мільярдів параметрів: корейська відкрита модель, яка працює як маленька — але потребує пам’яті як велика

Які Radeon офіційно підтримані

Перелік підтриманих карт для ROCm 7.2 під Linux (випуск від 21 січня 2026 року, підтверджений матрицею сумісності AMD від 28 травня 2026 року):

Два практичні висновки. Перший: бюджетний поріг входу — RX 7700 XT, усе, що нижче, офіційно не підтримане, і «воно наче запускається» тут означає «ви самі собі техпідтримка». Другий: 16-гігабайтні карти на кшталт RX 7800 XT у переліку є — тобто заходити в тему можна й не з найтоповішого заліза.

Windows. ROCm 7.2 уперше звів Windows і Linux в один випуск та один інсталятор для Radeon і Ryzen. Але незалежні огляди на липень 2026 року і далі називають шлях через Windows експериментальним для більшості інструментів роботи з мовними моделями. Формально підтримка є, практично основна дорога — Linux.

Софт-стек: три різні картини зрілості

Помилка більшості оглядів — казати «ROCm дозрів» або «ROCm сирий» цілком. Насправді зрілість дуже відрізняється за типом завдання. Опорна точка — випуск ROCm 7.14 від 15 липня 2026 року, перший виробничий на новій системі збирання.

Про останній рядок варто сказати окремо, бо він добре показує, у якому стані перебуває екосистема донавчання. 25 липня 2026 року до сховища unsloth-zoo надійшли три пропозиції правок: набір тестів сумісності з ROCm, підказка щодо механізму уваги для AMD разом із помічником з витрат відеопамʼяті та посібник з оптимізації із замірами. Усі три наприкінці липня висять відкритими й чекають на рецензію супровідника — тобто в офіційному випуску бібліотеки підтримки AMD ще немає, працюватиме вона лише в того, хто збере код із гілки авторів.

Важливо й те, що це не «раптовий прорив цього тижня», як подають деякі перекази: правки під ROCm до цього сховища вливалися й раніше, зокрема підтримка ROCm під Windows. Ідеться про поступове накопичення, а не про рубильник.

BINANCE SIMPLE EARNЗмусь крипту працюватиВідсотки на USDT і BTC без блокування — гроші лишаються під рукою.Розмістити

Мораль для покупця: перевіряйте статус конкретної правки, а не заголовок новини. Саме розділ донавчання застаріває найшвидше, і різниця між «запропоновано» та «влито у випуск» — це різниця між робочим вечором і тижнем поралки.

Прихований козир: Vulkan замість ROCm

Це найнесподіваніший результат ресерчу, і в мейнстримних порівняннях його майже немає.

У відкритій таблиці результатів llama.cpp (модель Llama 2 7B, квантування Q4_0, без Flash Attention) та сама RX 7900 XTX показує:

Тобто на цьому конкретному тесті Vulkan виявився швидшим за рідний ROCm на тій самій карті — і практично зрівнявся з RTX 4090 на CUDA. Phoronix незалежно зазначає, що llama.cpp з Vulkan обганяє обчислювальний стек AMD у частині тестів мовних моделей не вперше.

Практичний сенс: якщо ваше завдання — лише запускати готові моделі, ROCm можна не встановлювати взагалі. Vulkan їде на звичайному графічному драйвері, який уже стоїть у системі. Стандартна порада «спершу помучся зі встановленням ROCm, потім рахуй» для цього сценарію просто хибна.

Застереження обовʼязкове: це не означає, що Vulkan швидший завжди. Він не покриває навчання, не дає того самого набору бібліотек, і на іншій моделі чи іншому квантуванні розклад може перевернутися. Але як перша спроба він і простіший, і часто швидший.

Продуктивність: чому цифри розходяться вдвічі

Тут починається найчесніше й найнезручніше. Три незалежні джерела міряють ту саму пару карт — RX 7900 XTX проти RTX 4090 — і дістають принципово різні відповіді.

Жодне з джерел не бреше. Різниця в тому, що змінюється все одразу: модель, квантування, бекенд, прапорці запуску та якість конкретної користувацької збірки. Краудсорсингова база збирає машини «як є», зокрема неоптимальні конфігурації; таблиця результатів і зведення — свідомо налаштовані стенди.

Звідси третій висновок статті, який коштує дорожче за будь-яку окрему цифру: чужий бенчмарк говорить про чужу конфігурацію. Якщо ви обираєте карту під конкретну модель, шукайте замір саме на ній, а краще закладайте час на власну перевірку.

Свіжий приклад зі спільноти тієї самої природи: 9 липня 2026 року учасник r/ROCm повідомив, що дістав на парі Radeon AI PRO R9700 близько 26,5 токена за секунду на Qwen3.6-27B у FP8. Це повідомлення користувача, а не перевірений нами замір, і на вашу збірку воно автоматично не переноситься — але показує, що на свіжому залізі люди вже рахують.

Середній сегмент. Club386 на власному стенді порівняв RX 9070 XT і RTX 5070 Ti. У Geekbench AI розрив виявився лише 7,4% на користь NVIDIA. Але в Procyon AI, де генерація тексту спирається на рідну підтримку CUDA, RTX 5070 Ti виявилася більш ніж удвічі швидшою. Це саме та ситуація, заради якої варто дивитися на бекенд: розрив створює не кремній, а те, під що написаний тест.

Ціна за гігабайт відеопамʼяті

Відеопамʼять — жорстка стеля: не влізла модель, отже не влізла, і жодна швидкість не допоможе. Тому головна валюта тут — долари за гігабайт.

Проблема в тому, що до липня 2026 року ці долари поїхали. Мікросхеми памʼяті дають понад 80% собівартості відеокарти, а дата-центри під ШІ вигрібають виробництво, і роздріб відвʼязався від рекомендованих цін.

Доларові значення за гігабайт порахували ми з наведених цін та обсягів памʼяті; самі ціни — з джерел із датою зрізу.

Два чесні попередження щодо цієї таблиці. Перше: ціна RX 7900 XTX розходиться між джерелами майже вдвічі — маркетплейсовий мінімум і роздрібний прайс це різні речі, і знімали їх у різні тижні на зростальному ринку. Друге: щодо лінійки RX 9000 джерела прямо суперечать одне одному. Огляд ринку від tech-insider фіксує в RX 9070 XT два підвищення від моменту запуску сумарно на 10–15% і обіцяє нові, а зведення gpupoet у тому самому липні знаходить карту за $607, тобто практично за рекомендованою ціною, і зазначає падіння молодшої RX 9070 на 18% до попереднього місяця. Найімовірніше, річ у методиці: прайс-листи партнерів проти фактичних угод на майданчиках. Ми взяли до таблиці цифру фактичної угоди як ближчу до того, що побачить покупець, але тримайте на думці, що заявлені прайси вищі.

Якщо прибрати шум, картина така: за грошима на гігабайт памʼяті вживана RTX 3090 і RX 7900 XTX стоять поруч і помітно попереду всього актуального модельного ряду NVIDIA. Окремий розбір збірки на RX 7900 XTX під локальні моделі, з цінами й конфігурацією цілком, у нас є в матеріалі про 24 гігабайти за півціни RTX 4090 на ROCm — тут же нас цікавить саме платформа.

Що дає ROCm.ai і чому його відсотки не про вашу карту

23 липня 2026 року AMD представила ROCm.ai — надбудову над стеком із трьох частин: командного рядка ROCm CLI, набору AMD Skills (готові компетенції про AMD для ШІ-помічників Claude, Cursor, Codex і Gemini) та Hyperloom, агента автоматичної оптимізації інференсу. Загальна доступність заявлена із серпня 2026 року; за незалежним викладом ITdaily, охоплення — від дата-центрів до клієнтських ПК.

З анонсу розійшлися по заголовках цифри: у середньому 3,3 раза на інференсі та 2,4 раза на навчанні. Перш ніж закладати їх у рішення про покупку, прочитайте примітку AMD.

Ці заміри зроблені лабораторією AMD 7 липня 2026 року на восьмипроцесорній серверній платформі Supermicro з прискорювачами Instinct MI355X, і базою порівняння виступає ROCm 7.0. Тобто:

• це не споживчий Radeon, а датацентровий прискорювач Instinct вартістю на порядки дорожчий;
• це не порівняння з CUDA, а порівняння AMD зі своєю ж попередньою версією.

Жодної незалежної публікації, яка підтверджувала б такий ефект на ігровій відеокарті, на 30 липня 2026 року немає. ROCm.ai — це передусім інструментарій розробника: він знижує не час рахунку, а час «поки воно взагалі заведеться». Ставка розумна, але поки що це заявка. Щойно вийде збірка, картину доведеться переглядати за фактичними замірами.

Скільки часу ви реально витратите

Гроші — не єдина валюта. Друга — ваші години, і за ними розрив видно виразніше, ніж за токенами за секунду.

• Лише інференс через Vulkan. ROCm не потрібен, працює на штатному графічному драйвері. Витрати — як у NVIDIA, тобто близько до нуля.
• PyTorch і донавчання під Linux. Практики сходяться на оцінці у 2–4 години на чисте встановлення з урахуванням типових граблів. І це оцінка для випадку, коли все пішло за планом. Порівняння продуктивності PyTorch на ROCm і на CUDA тут вторинне: спершу треба, щоб середовище взагалі зібралося.
• Windows. Формально підтриманий із ROCm 7.2, практично і далі називається експериментальним для більшості LLM-інструментів. Якщо Windows у вас не обговорюється — вважайте, що серйозної роботи з моделями на Radeon там поки немає.

Окрема стаття витрат — оновлення. Одна з найнеприємніших особливостей стека в тому, що робоча конфігурація може зламатися від штатного оновлення системи.

Ризики та слабкі місця

Це не абстрактні «можливі складнощі», а відкриті завдання в публічному трекері ROCm з датами.

• Збій під час роботи з кількома картами (ROCm/ROCm #6290, відкритий 21 травня 2026, пара RX 9070 XT): менеджер памʼяті плутає відеопамʼять і системну, драйвер звертається до невідображеної області й падає. Для того, хто планує зібрати пару карт заради сумарної памʼяті, це прямий ризик.
• Деградація після оновлення (#6369, відкритий 19 червня 2026): після оновлення до ROCm 7.2.4 разом із прошивками кеш обчислювальних ядер перестав працювати, і один прогін інференсу став займати близько 385 секунд замість приблизно 6. Уповільнення в 64 рази без жодної правки у вашому коді.
• Аварійне завершення на ROCm 7.2.1 (#6269, відкритий 17 травня 2026) — помилка захисту памʼяті.
• Свіже залізо ламається першим (unslothai/unsloth #7307, 21 липня 2026): попередньо зібраний сервер для RDNA 4 падав під час старту через порядок завантаження бібліотек. Тут важливий і зворотний сигнал: автор знайшов причину, супровідник підтвердив виправлення, і все закрилося за лічені дні. Екосистема жива.

Чесна противага: у NVIDIA свої болячки, і її стек не «просто працює» за помахом чарівної палички. Різниця в тому, що на граблі CUDA наступило значно більше людей, і вони написали, як їх обійти. Ви платите не за швидкість — ви платите за ймовірність зустріти проблему, яку до вас ніхто не описав.

Коли Radeon сьогодні брати не варто

Явний перелік, а не загальна фраза «CUDA зріліша».

1. Донавчання моделей — ваша основна робота, а не хобі. Базовий шар є, але в популярних надбудовах підтримка AMD місцями ще не доїхала до випуску: правки в Unsloth від 25 липня 2026 року наприкінці місяця не влиті. Якщо від цього залежить робочий процес, ви станете тестувальником.
2. Продакшн-подача через vLLM або SGLang. SGLang доїхав до Radeon лише у випуску 7.14 (15 липня 2026). Для бойового навантаження це надто свіжо.
3. Дифузія як головне завдання. ComfyUI і SD 3.5 запускаються, але екосистема розширень, пришвидшувачів уваги й готових рецептів писалася під CUDA, і добирати заміни доведеться вручну.
4. Windows без варіантів. Див. вище: експериментальний статус — це не формальність.
5. Вам потрібно, щоб запрацювало сьогодні ввечері. Якщо немає бажання читати трекер вад і вести нотатки щодо своєї конфігурації, переплата за GeForce купує вам передбачуваність.

І зворотний перелік — коли Radeon доречний: ви ганяєте готові моделі, вам важливий обсяг памʼяті на долар, ви працюєте під Linux і морально готові, що раз на пів року оновлення щось зламає.

Альтернативи, про які варто знати

Intel Arc. За ранжуванням gpupoet на 1 липня 2026 року карти Arc B570 ($215, 203 TOPS INT8, 10 ГБ) та Arc B580 ($248, 233 TOPS, 12 ГБ) лідирують за ціною за одиницю обчислень серед усього протестованого — обганяючи і NVIDIA, і AMD. Тому порівняння ROCm vs CUDA vs Intel сьогодні має сенс саме за грошима, а не за зрілістю: застереження в Intel рівно те саме, що було в AMD три роки тому — стек oneAPI та IPEX-LLM працює, але зрілість нижча, а памʼяті на борту мало для великих моделей.

Процесори зі спільною памʼяттю. Окрема дорога — не дискретна карта, а APU, де відеоядру доступна системна памʼять. Це знімає стелю відеопамʼяті ціною пропускної здатності. Ми розбирали такий шлях на прикладі Ryzen AI Max+ 395 — варіант для тих, кому важливіше вмістити велику модель, ніж дістати максимум токенів за секунду.

Apple Silicon. Логіка та сама, що в APU: памʼять спільна, і модель, яка не влазить у 24 гігабайти відеопамʼяті, спокійно живе в оперативній. Власний стек — MLX і Metal — розвивається активно, а llama.cpp та Ollama працюють з коробки. Розплата подвійна: пропускна здатність памʼяті нижча, ніж у дискретної карти зіставної ціни, а донавчання й сумісність із бібліотеками, написаними під CUDA, ще вужчі, ніж на ROCm. Це варіант «запускати, а не розробляти».

Оренда обчислень. За епізодичного навантаження оренда майже завжди дешевша за покупку. Власне залізо виграє, коли карта завантажена регулярно або коли дані не мають покидати вашу машину.

Що застаріє в цій статті першим

• Ціни. Дефіцит памʼяті рухає їх щомісяця, і розбіжність між джерелами вже зараз сягає півтора-двох разів. Звіряйтеся з ринковими зведеннями на дату покупки.
• Стан донавчання. Найшвидше змінне місце: правки під ROCm в Unsloth подані 25 липня 2026 року й чекають на рецензію — щойно їх вольють, цей розділ статті доведеться читати з поправкою. Перевіряти варто статус самих правок у сховищі, а не перекази новин.
• ROCm.ai. Із серпня 2026 року почнеться загальна доступність, і заголовкові цифри нарешті можна буде перевірити незалежно — зокрема на споживчих картах, якщо AMD туди його справді доведе.

Часті запитання

Чи можна запустити локальну модель на Radeon узагалі без ROCm? Так, якщо йдеться про інференс у llama.cpp, Ollama чи LM Studio. Бекенд Vulkan працює на штатному графічному драйвері, встановлення ROCm не потрібне. У відкритій таблиці результатів llama.cpp RX 7900 XTX на Vulkan показала 191,3 токена за секунду проти 167,1 на ROCm — тобто відмова від ROCm не лише спрощує життя, а й не обовʼязково коштує вам продуктивності.

Наскільки RX 7900 XTX повільніша за RTX 4090 у мовних моделях? Від «удвічі» до «майже стільки ж» — залежно від методики. Краудсорсингова база LocalScore дає близько 50% на Llama 3.1 8B Q4_K_M, відкрита таблиця результатів llama.cpp — близько 90% на Llama 2 7B Q4_0, зведена таблиця налаштованого стенда — близько 88%. Коректний висновок: цифру треба шукати під вашу модель і ваш бекенд, єдиної відповіді немає.

Чи працює PyTorch на AMD? Так, є окремі збірки PyTorch під ROCm, і в звʼязці з ними офіційно підтримана bitsandbytes — бібліотека квантування, на якій тримається QLoRA. Різниця між PyTorch на CUDA і на ROCm сьогодні не в тому, «запуститься чи ні», а в тому, скільки навколо готових рецептів і як швидко знаходиться рішення, коли щось ламається.

Чи заведеться ROCm на RX 7600 або іншій карті не з переліку? Формально ні: офіційна підтримка починається з RX 7700 XT, усе молодше в переліку ROCm 7.2 відсутнє. На практиці ентузіасти запускають стек і на непідтриманих чипах через змінну HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION, але це режим «сам собі техпідтримка»: оновлення драйвера чи ROCm може зламати збірку будь-якої миті, а скарга в трекер щодо непідтриманої карти закривається без розбору.

Чи дають обіцяні AMD 3,3 раза приріст моїй відеокарті? Немає підстав так вважати. Ці цифри отримані лабораторією AMD 7 липня 2026 року на серверній платформі з вісьмома прискорювачами Instinct MI355X, а базою порівняння виступає попередня версія ROCm 7.0, а не CUDA. До споживчих Radeon вони прямого стосунку не мають, незалежних підтверджень на ігрових картах наприкінці липня 2026 року немає.

Що дешевше в перерахунку на гігабайт відеопамʼяті? За цінами липня 2026 року попереду вживана RTX 3090 (приблизно $25–42 за гігабайт) і RX 7900 XTX (приблизно $31–58 залежно від каналу продажу). Актуальний ряд NVIDIA помітно дорожчий: RTX 5070 Ti — близько $54–56, RTX 5080 — близько $72–75, RTX 5090 — близько $135 за гігабайт. Розрахунок наш, вихідні ціни з датами наведені в таблиці вище.