AMD vs NVIDIA для локального ИИ в 2025: наконец-то паритет или всё ещё ад?

Введение: Вековая война на новом фронте

Выбор видеокарты для локального запуска больших языковых моделей (LLM) — это не просто вопрос производительности. Это выбор экосистемы, уровня поддержки и, в конечном счёте, вашего личного времени, которое вы готовы потратить на отладку и настройку. Долгие годы NVIDIA безраздельно властвовала здесь благодаря CUDA и оптимизированным библиотекам. Но 2025 год принёс серьёзные изменения: AMD активно развивает ROCm, а сообщество создаёт новые мосты совместимости. Давайте разберёмся, что из этого получилось.

Архитектурные различия: Почему CUDA стала стандартом де-факто

CUDA — это не просто API, это целая вселенная: cuDNN, cuBLAS, TensorRT. Разработчики фреймворков (PyTorch, TensorFlow) десятилетиями оптимизировали код под эту экосистему. У AMD есть ROCm (Radeon Open Compute) — открытая платформа, которая пытается повторить этот успех. Главная проблема ROCm исторически заключалась в ограниченной поддержке потребительских карт и необходимости сборки из исходников.

Совместимость ПО: LM Studio, Ollama и другие

Именно здесь кроется главный камень преткновения. Популярные инструменты для локального запуска LLM изначально заточены под CUDA.

• LM Studio: Нативно поддерживает только NVIDIA через CUDA. Для AMD требуется использование бэкенда через llama.cpp с поддержкой Vulkan или ROCm, что означает ручную компиляцию и потенциально меньшую производительность.
• Ollama: Начиная с версии 0.1.30, добавилась экспериментальная поддержка ROCm для Linux. Поддержка стабильна для карт серии RX 7000 и некоторых серверных ускорителей.
• текст-generation-webui (oobabooga): Поддерживает ROCm через расширения, но требует ручной настройки окружения.

Вывод: для NVIDIA путь — скачать и запустить. Для AMD — скачать, настроить переменные окружения, возможно, скомпилировать, и затем запустить. Разница в удобстве всё ещё огромна.

Производительность: Цифры против удобства

Если абстрагироваться от сложности настройки, какова реальная разница в скорости? Всё зависит от задачи и оптимизации.

Для более мощных конфигураций стоит изучить наше сравнение RTX Pro 6000 и RTX 4090. Если вы думаете о масштабировании на несколько карт, материал про стратегии масштабирования будет крайне полезен.

Пошаговый план: Настройка AMD RX 7000 для локального ИИ под Linux

Если вы готовы к приключениям, вот базовый план для запуска Llama-моделей на AMD под Ubuntu 22.04/24.04. Это не гарантия, а дорожная карта.

1 Подготовка системы и установка ROCm

Убедитесь, что у вас установлены последние версии ядра и проприетарные драйверы AMD.

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# Добавление репозитория ROCm
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/latest/ubuntu/jammy/amdgpu-install_latest.deb
sudo apt install ./amdgpu-install_latest.deb -y
# Установка ROCm (минимальный набор для машинного обучения)
sudo amdgpu-install --usecase=rocm,mlsdk --no-dkms

2 Установка PyTorch с поддержкой ROCm

Официальный PIP-пакет PyTorch для ROCm.

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.1

3 Сборка и установка llama.cpp с поддержкой HIP (ROCm)

Это ключевой шаг для работы многих фронтендов, включая LM Studio в режиме совместимости.

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
mkdir build && cd build
# Важно: Укажите правильный путь к ROCm
cmake .. -DLLAMA_HIPBLAS=ON -DCMAKE_PREFIX_PATH=/opt/rocm -DAMDGPU_TARGETS="gfx1100" # gfx1100 для RX 7900 XTX
make -j$(nproc)

4 Запуск модели через llama.cpp

Конвертируйте модель в формат GGUF и запустите.

# Конвертация (требуется Python)
pip install -r ../requirements.txt
python3 ../convert.py /путь/к/модели --outtype f16 --outfile /путь/к/модели.gguf
# Запуск инференса с использованием GPU AMD
./main -m /путь/к/модели.gguf -n 128 -t 10 -ngl 99 --color -c 2048 -b 512 --temp 0.7 --repeat_penalty 1.1 -p "### Instruction:"

Нюансы и возможные ошибки

• Ошибка «hipErrorNoBinaryForGpu»: Указывает на неправильную цель компиляции (AMDGPU_TARGETS). Узнайте архитектуру вашей карты (rocminfo | grep gfx) и укажите её при сборке.
• Нехватка памяти при загрузке слоёв: Драйверы ROCm могут резервировать больше памяти для системных нужд, чем драйверы NVIDIA. Используйте --split-mode none или уменьшайте -ngl.
• Низкая производительность в Windows: Поддержка ROCm в Windows крайне ограничена. Для серьёзной работы с AMD под локальный ИИ выбирайте Linux.
• Отсутствие поддержки некоторых методов квантования: GPTQ, AWQ часто требуют специфических CU-ядер. Альтернативы (например, через llama.cpp) могут быть медленнее.

Перед покупкой железа проанализируйте, во что вам обойдётся его содержание: наш калькулятор окупаемости железа поможет принять взвешенное решение.

Заключение: Паритет? Ещё нет. Ад? Уже не совсем.

В 2025 году разрыв между AMD и NVIDIA для локального ИИ сократился, но не исчез. Если вы энтузиаст, готовый копаться в консоли, компилировать код и мириться с подводными камнями ради потенциальной экономии или принципиальной поддержки открытых стандартов — AMD стала жизнеспособным вариантом, особенно под Linux.

Если же вам нужен стабильный, предсказуемый инструмент «работающий здесь и сейчас» для исследований, разработки или ежедневного использования — NVIDIA с её CUDA остаётся безальтернативным выбором. Экосистема, включая такие технологии как AETHER-X, продолжает задавать темп.

Окончательный вердикт: Паритет по производительности в сырых операциях близок, но паритет по удобству и широте экосистемы — всё ещё далёкая цель. Выбирайте NVIDIA для продуктивной работы, AMD — для экспериментов и поддержки открытой платформы.

FAQ: Частые вопросы