AMD显卡AI训练性能如何？

99ANYc3cd6 人工智能 2026-02-13 1

这是一个非常专业且重要的问题,因为NVIDIA在AI领域长期占据主导地位，而AMD作为强有力的竞争者，其产品在特定场景下具有独特的优势。

（图片来源网络，侵删）

核心结论先行

AMD显卡完全可以用于AI训练，并且正在变得越来越强大和普及。 它并非NVIDIA的“替代品”，而是一个在某些方面更优的“选择品”，选择AMD还是NVIDIA，取决于你的具体需求、预算、软件生态以及对性能的极致追求。

AMD AI训练的核心优势

为什么有人会选择AMD进行AI训练？主要有以下几个关键原因：

a. 极具竞争力的性价比

这是AMD最核心的杀手锏,在同等价位下，AMD的显卡通常拥有更多的显存和更高的内存带宽。

显存是关键：在训练大型模型（如LLM、高分辨率图像生成模型）时，显存大小直接决定了你能使用多大的模型、多大的批量以及多长的序列，AMD显卡更大的VRAM意味着你可以在不进行模型并行或梯度累积的情况下，加载和训练更大的模型，这极大地简化了开发流程。
内存带宽：高内存带宽能加速数据在GPU核心和显存之间的传输，对于计算密集型和访存密集型的AI任务都非常有益。

例子：NVIDIA的RTX 3090拥有24GB GDDR6X显存，而同价位的AMD RX 6900 XT拥有16GB GDDR6，看起来NVIDIA显存更大，但到了下一代，AMD的RX 7900 XTX拥有24GB GDDR6，其24GB显存和NVIDIA的RTX 4090的24GB GDDR6X在价格上可能更具优势。

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b. 强大的计算单元架构

AMD的CDNA架构（用于Radeon RX系列）专为高性能计算和AI优化。

高算力：其流处理器数量非常庞大，在理论峰值算力上非常可观。
Infinity Cache：这是AMD的一项创新技术，一个巨大的片上缓存，它能显著提升对显存带宽的利用率，在AI工作负载中，很多数据访问模式是局部性的，Infinity Cache可以大幅减少对慢速显存的访问，从而提升实际性能。

c. 开源的软件生态

这是AMD近年来投入巨大的领域,也是其AI战略的重点。

ROCm™ (Heterogeneous Compute Open Ecosystem)：这是AMD对标NVIDIA CUDA的开放软件平台，它允许开发者编写一次代码，然后在AMD的GPU上运行，ROCm包含了编译器、运行时、数学库等全套工具。
与主流框架的集成：通过ROCm，AMD显卡可以无缝支持PyTorch、TensorFlow、JAX等主流深度学习框架，在PyTorch中配置AMD GPU训练已经变得非常简单，只需安装对应版本的PyTorch和torch-rocm即可。

AMD AI训练的挑战与劣势

尽管优势明显,但AMD在AI训练领域仍面临一些不容忽视的挑战：

a. CUDA生态的巨大惯性

这是目前AMD最大的障碍。

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历史遗留问题：过去几年，绝大多数AI研究者和公司都基于NVIDIA CUDA进行开发，海量的预训练模型、教程、代码库和第三方库都是为CUDA优化的。
“开箱即用”的体验：NVIDIA的CUDA生态非常成熟和稳定，安装、配置、调试通常非常顺利，而ROCm虽然进步神速，但在某些特定版本、特定硬件和软件的兼容性上，用户仍可能遇到一些问题，需要自己排查和解决。

b. 部分软件库的支持度问题

虽然主流框架支持良好,但一些非常专业或小众的AI库、工具链可能仍然优先支持CUDA，或者对ROCm的支持不够完善，某些特定的计算机视觉库、科学计算库或NVIDIA的专属优化库（如TensorRT的AMD版本功能可能不如CUDA版本全面）。

c. 驱动和平台兼容性

Linux优先：ROCm目前对Linux的支持是最好的，尤其是在Ubuntu发行版上，在Windows上使用ROCm虽然可行，但官方推荐度和稳定性不如Linux。
驱动安装：相比NVIDIA一键式驱动安装，ROCm的安装过程有时会更复杂，可能需要手动配置环境变量、安装特定版本的内核头文件等。

d. 深度学习优化库的成熟度

NVIDIA的cuDNN、TensorRT等库经过了多年的深度优化，针对各种AI模型和网络结构都有专门的算法优化，性能表现非常极致，AMD的等效库（如MIOpen）虽然性能在不断提升，但在某些场景下，与NVIDIA的顶尖优化相比可能仍有差距。

如何开始使用AMD显卡进行AI训练？（实践指南）

如果你决定尝试AMD,以下是具体的步骤：

硬件选择

消费级：RX 7900 XTX (24GB VRAM), RX 7900 XT (20GB VRAM), RX 7800 XT (16GB VRAM)，非常适合个人研究者、小型工作室进行中等规模模型的训练。
数据中心级：Instinct系列（如MI300X）是AMD的旗舰产品，拥有巨大的显存（如192GB HBM3）和超高算力，是训练万亿参数级别模型的利器，直接对标NVIDIA的H100。

软件环境配置（以Linux + PyTorch为例）

安装AMD驱动：从AMD官网下载并安装最新的Linux驱动（amdgpu-pro-driver）。
安装ROCm：按照ROCm官方安装指南，安装ROCm的运行时、编译器等组件。
安装PyTorch：访问PyTorch官网，选择与你的ROCm版本、Python版本、CUDA版本（注意，PyTorch使用rocm后缀，但内部可能依赖CUDA兼容层）相匹配的安装命令。
```
# 示例命令，请务必根据官网最新信息修改
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7
```
注意：这里的rocm5.7代表ROCm版本，而不是CUDA版本，PyTorch通过其“二进制兼容性”来支持ROCm。

验证安装：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available()) # 应该返回 True
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 应该打印出你的AMD显卡型号

代码编写

代码编写与使用NVIDIA GPU几乎完全相同，你只需要确保：

模型和数据都移动到AMD GPU上。
关键点：在创建torch.device时，使用"cuda:0"，而不是"rocm:0"，PyTorch的cuda后缀会自动检测并使用ROCm后端。

import torch
import torch.nn as nn
# 检查是否有可用的AMD GPU
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda:0") # 关键：使用 "cuda"
    print(f"Using device: {device}")
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("No CUDA device found. Using CPU.")
# 创建一个简单的模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 5),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(5, 1)
).to(device) # 将模型移动到AMD GPU
# 创建一些数据
x = torch.randn(32, 10).to(device) # 将数据也移动到AMD GPU
y = torch.randn(32, 1).to(device)
# 训练循环
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = nn.MSELoss()
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = loss_fn(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")

场景化建议：何时选择AMD？

强烈推荐选择AMD的场景：
- 预算有限，但需要大显存：你想训练一个中等规模的文本生成模型或图像生成模型，预算不足以购买NVIDIA旗舰卡，但AMD的RX 7900 XTX提供了24GB显存，性价比极高。
- 个人研究者和爱好者：如果你喜欢折腾，对开源技术有热情，并且希望用更少的钱获得更强的硬件，AMD是非常好的选择。
- 特定计算负载：如果你的任务对内存带宽和显存容量极度敏感，而不仅仅是理论算力，AMD的优势会非常明显。
可能更适合选择NVIDIA的场景：
- 追求极致性能和稳定性：如果你是商业公司，需要7x24小时不间断运行关键任务，NVIDIA的CUDA生态和成熟的驱动能提供最高的稳定性和可靠性。
- 依赖大量现有CUDA代码：如果你的项目有大量历史代码，并且没有时间或资源进行适配，继续使用NVIDIA可以避免很多兼容性问题。
- 需要NVIDIA的专属软件：如果你的工作流深度依赖TensorRT、CUDA-AI-Primitives等NVIDIA独有的优化库。