随着人工智能技术的飞速发展，基于GPU的计算能力成为推动深度学习模型训练与推理的重要基础。传统上，NVIDIA凭借其CUDA生态系统在AI领域占据主导地位，但近年来AMD作为另一个主要GPU厂商，逐渐被业内人士关注。尤其是在人工智能工作负载日益增长的背景下，关于是否使用AMD GPU进行AI计算的话题持续引发讨论。本文将结合最新的用户反馈和技术应用案例，全面分析AMD GPU在AI工作负载中的表现及其生态环境的现状。 与NVIDIA GPU相比，AMD的显卡因价格优势而备受青睐。许多AI开发者和研究者表示，AMD GPU的硬件成本较低，尤其是新一代如MI300X这样的型号，在租用或购买时比起NVIDIA的H100存在明显的经济优势。
用户反馈表明，AMD GPU的性能表现比起网上消极评价要更为稳定，尤其是在搭配最新版ROCm（Radeon Open Compute Platform）设备驱动的情况下，体验得到了显著提升。越来越多的人开始投入到AMD硬件的应用测试中，尤其是为了减少初始投资成本，追求性价比更高的解决方案。 ROCm作为AMD官方面向科研和深度学习应用推出的计算平台，经过多个版本的优化与升级，现已支持较为主流的机器学习工作负载和框架，如PyTorch和TensorFlow。用户表示，从ROCm 6.x版本开始，环境配置和性能稳定性方面的改进十分明显。虽然安装和初期维护仍需一定技术门槛，比如某些机器学习框架或者模型推理软件需要从源码编译或自行适配，但总体的用户体验较以往更加顺滑。与此同时，ROCm生态的演进也在逐步减少兼容性问题，使得用户能够在较短时间内完成部署和调试，进而快速投入实际运算。
然而，AMD GPU在AI领域的应用并非没有挑战。目前主流深度学习及推理工具仍以NVIDIA CUDA为主要支持对象。相比而言，AMD硬件在兼容性及生态软件支持方面略显薄弱。例如，某些大型语言模型的推理框架如vLLM在AMD平台上不能直接使用，需要用户从源码进行编译并调试，这对开发者的门槛形成了一定障碍。此外，ROCm的监控工具如rocm-smi在使用上没有NVIDIA的nvidia-smi简洁直观，更为繁琐且输出信息不易过滤，给日常维护带来不便。这些细节问题积累起来，可能影响开发者对AMD GPU的使用意愿。
从硬件角度看，不同型号AMD GPU的性能差异也体现在AI工作负载支持上。以稍老的MI25为例，部分用户反馈其要运行较新深度学习模型不仅需要匹配特定ROCm驱动版本，还可能遭遇兼容性和性能瓶颈。同时，一些较旧型号已被淘汰或不再获得官方长期支持，这让部分依赖旧硬件的用户感到困扰。用户经验显示，只有充分利用最新版ROCm和较新型号的AMD硬件，才能获得较为理想的训练和推理速度。 值得一提的是，不同编程语言生态对AMD GPU的支持也存在差异。用户指出，用于科学计算的编译型语言往往在兼容性和性能上表现更稳定，而基于Python和JavaScript的动态语言框架，有时会出现功能半完成或不够稳定的现象。
这表明在软件生态成熟度方面，AMD仍需进一步优化其开发工具链和库的质量，以满足AI开发者对效率和稳定性的高要求。 尽管面临上述挑战，AMD GPU在某些应用场景下仍显出独特的优势。对于预算有限的初创团队和研究机构来说，以较低成本接入算力十分快捷。此外，AMD不断强化ROCm平台与主流机器学习框架的深度集成，通过社区的积极参与和AMD官方的持续投入，未来生态环境有望更加完善。随着开源项目的广泛支持和AMD持续优化驱动，更多用户将能体验到AMD GPU在AI训练和推理上的潜力。 综上所述，AMD GPU作为AI领域的重要硬件选项，正逐步缩小与NVIDIA的生态差距。
对于希望平衡成本与性能的用户来说，部署AMD GPU是一个值得尝试的方向。然而，为了充分发挥AMD硬件的价值，开发者仍需要深入理解ROCm环境的配置及兼容性问题，并做好一定的技术准备。未来随着技术的迭代和软件生态的完善，AMD GPU在人工智能工作负载中的表现有望实现质的飞跃，成为更为主流和可行的计算解决方案。
