Per cinque anni la risposta è stata semplice: se vuoi l'IA, compra NVIDIA. Il vantaggio software di CUDA era talmente enorme che il presunto vantaggio hardware di AMD non si traduceva mai in flussi di lavoro reali. Nel 2026, questa affermazione non è più del tutto vera — ma non è nemmeno del tutto falsa.
Abbiamo eseguito gli stessi carichi di lavoro IA su una Radeon RX 7900 XTX (24 GB, ROCm 6.3) e su una RTX 4090 (24 GB, CUDA 12.6). Stessi prompt, stessi modelli, stesso sistema. Ecco cosa è effettivamente accaduto.
Punti chiave
- Per l'inferenza (modelli linguistici di grandi dimensioni, Stable Diffusion): ROCm è ora pienamente utilizzabile in produzione sulla 7900 XTX. È dal 10% al 25% più lento rispetto a CUDA, ma funziona.
- Per l'addestramento/fine-tuning: CUDA continua a dominare nella maggior parte dei flussi di lavoro. ROCm presenta ancora lacune con il codice di ricerca più recente.
- Per gli articoli più all'avanguardia: Il codice disponibile esclusivamente per CUDA viene rilasciato settimanalmente; il supporto ROCm arriva invece con un ritardo di 2–4 settimane.
- Per chi costruisce soluzioni IA consumer: La 7900 XTX a 900 USD con 24 GB rappresenta una valida alternativa a una RTX 4090 usata da 1.300 USD.
- Il divario si è ridotto abbastanza da rendere AMD una "scelta reale" nel 2026 — ma non ancora abbastanza da essere la scelta predefinita.
Cosa è cambiato nel 2026
ROCm 6.3 ha introdotto tre novità decisive:
1. PyTorch nightly + 6.3 + 7900 XTX = funziona quasi sempre senza problemi. Due anni fa erano necessarie immagini Docker, variabili d'ambiente particolari e un po' di fortuna. Oggi pip install torch --index-url=https://download.pytorch.org/whl/rocm6.3 e Llama 3 da 8 miliardi di parametri viene addestrato al primo tentativo.
2. Il backend ROCm di llama.cpp eguaglia le prestazioni delle versioni Metal/CUDA per i modelli quantizzati. Alcuni carichi di lavoro raggiungono prestazioni entro il 5% rispetto a CUDA su hardware equivalente.
3. vLLM 0.7+ ha introdotto il supporto ufficiale per ROCm. I server di inferenza in produzione possono ora girare su hardware AMD senza modifiche personalizzate o patch.
Ciò che non è cambiato: il codice di ricerca più avanzato rimane ancora orientato esclusivamente a CUDA. I nuovi articoli vengono rilasciati con pip install -r requirements.txt che richiede triton, flash-attn, oppure xformers — tutti componenti che richiedono ancora porting specifico o build ROCm fornite dalla comunità.
Confronto tra carichi di lavoro IA (RX 7900 XTX vs RTX 4090, entrambe con 24 GB)
| Carico di lavoro | RX 7900 XTX (ROCm 6.3) | RTX 4090 (CUDA 12.6) | Δ |
|---|---|---|---|
| Llama 3 8B Q4 (token/s) | 98 | 122 | CUDA +24% |
| Llama 3 70B Q4 (token/s) | 13.6 | 16.4 | CUDA +21% |
| Qwen 2.5 32B Q5 (token/s) | 32 | 40 | CUDA +25% |
| SDXL 1024×1024 (it/s) | 14.2 | 18.3 | CUDA +29% |
| FLUX.1 dev (it/s) | 1.6 | 2.2 | CUDA +38% |
| Llama 3 8B LoRA (1 epoca) | 2h 32min | 1h 51min | CUDA +37% |
| Fine-tuning di BERT (1 epoca) | funziona | funziona | ~25% più lento |
Il quadro è il seguente: l'inferenza è più vicina, mentre training e generazione di immagini favoriscono maggiormente CUDA. Questo è logico: l'inferenza è dominata dalla larghezza di banda della memoria (dove entrambe le schede sono simili), mentre il training e la generazione di immagini fanno maggior affidamento su FlashAttention 2.5 e altre ottimizzazioni specifiche per CUDA che ROCm non ha ancora pienamente replicato.
Scenario data-center: MI300X / MI355X vs H100 / B200
La maggior parte dei dibattiti 'ROCm vs CUDA' si concentra sulle GPU consumer, ma il divario si è chiuso più rapidamente proprio dove AMD compete più duramente: nel data-center. Le GPU Instinct di AMD MI300X e la più recente MI355X sono i chip che hanno costretto a riformulare la discussione.
Ai MLPerf Inference 6.0 (risultati pubblicati il 1° aprile 2026): la MI355X ha ottenuto il miglior risultato mai registrato da AMD — posizionandosi a pochi punti percentuali dalla B200 di NVIDIA nei carichi di lavoro di inferenza server. Per l'inferenza standard di LLM su PyTorch e vLLM, ROCm su hardware della classe MI300X raggiunge ora circa il 90–95% della throughput dell'H100. Complessivamente, il divario medio nell'inferenza è sceso al 20%, il valore più basso mai registrato.
Due precisazioni mantengono CUDA in vantaggio nella fascia alta:
- Il training continua a favorire NVIDIA. Il divario si allarga nei grandi training distribuiti, dove gli strumenti multi-GPU maturi di CUDA (NCCL, Transformer Engine, ricette FP8) sono ancora più fluidi rispetto ai corrispettivi ROCm.
- Librerie specifiche CUDA. I carichi di lavoro basati su TensorRT-LLM o FlashAttention 3 non dispongono ancora di equivalenti completi per ROCm, quindi qualsiasi applicazione legata a questi stack comporta un costo aggiuntivo di porting su AMD.
Il lato positivo: PyTorch, vLLM e SGLang includono nel 2026 supporto ufficiale per ROCm, quindi i percorsi di inferenza più comuni funzionano out-of-the-box. Il riassunto onesto per chi acquista per il data-center è identico a quello per chi assembla workstation desktop: NVIDIA rimane la scelta predefinita, ma AMD è ormai una risposta credibile, non più un compromesso.
Dove ROCm prevale
Esistono effettivamente ambiti in cui AMD supera NVIDIA nel 2026:
- Esperienza nativa su Linux. ROCm è progettato innanzitutto per Linux. CUDA su Linux funziona bene, ma i driver NVIDIA causano occasionalmente problemi al kernel.
- Approccio open source. L'intero stack ROCm è open source. CUDA è chiuso. Questo conta, se ne tenete conto.
- Rapporto prezzo/VRAM per l'inferenza. La RX 7900 XTX a 900 USD nuova con 24 GB supera RTX 5070 Ti (749 USD, 16 GB) e si avvicina a una RTX 4090 usata (1.300 USD, 24 GB) dal punto di vista del rapporto prezzo/prestazioni.
- Efficienza energetica su alcuni carichi di lavoro (TDP della RX 7900 XTX: 355 W contro i 450 W della 4090).
Dove CUDA prevale (ancora)
- Ampiezza dell'ecosistema software. TensorRT-LLM, NVIDIA NIM, NeMo, Megatron, FlashAttention, xformers: tutti disponibili esclusivamente su CUDA.
- Disponibilità su cloud. AWS, GCP e Azure privilegiano CUDA. Le istanze AMD esistono, ma sono considerate di seconda categoria.
- Tempo di transizione dalla ricerca all'esecuzione pratica. I repository GitHub dei nuovi articoli scientifici funzionano fin dal primo giorno con CUDA. Per ROCm spesso occorrono settimane.
- Hardware di fascia alta. H100, H200 e B200 non hanno equivalenti AMD a prezzi accessibili ai consumatori. Al vertice della gamma consumer, il confronto tra RX 7900 XTX e RTX 5090 non è neppure paragonabile.
- Superficie di potenziali bug. ROCm abbinato a codice sperimentale può talvolta produrre errori numerici silenziosi. CUDA ha avuto un decennio per risolvere questi problemi.
Punti di forza e di debolezza
ROCm AMD nel 2026
- Viable per l'inferenza in produzione
- Stack completo open source
- Ottimo rapporto prezzo/VRAM
- PyTorch, llama.cpp e vLLM funzionano tutti
Limiti di ROCm AMD
- 10–25% più lento di CUDA a parità di condizioni
- Il nuovo codice di ricerca richiede porting
- Nessuna scheda consumer di fascia alta (nessun equivalente AMD della RTX 5090)
- Comunità più piccola, minor numero di guide
Raccomandazione in base al tipo di utente
- Stai sviluppando inferenza AI in produzione e ti interessa il costo: AMD è una scelta concreta. RX 7900 XTX o Instinct MI300X (data center) possono far risparmiare cifre significative.
- Stai facendo ricerca con modelli completamente nuovi: Rimani su CUDA. Risparmiare 400 USD non vale la perdita di 1–2 settimane dedicate al debug di problemi ambientali.
- Sei un appassionato che sta imparando a utilizzare LLM locali: Entrambe le soluzioni funzionano. Scegli in base prima di tutto a prezzo e VRAM.
- Esegui regolarmente fine-tuning: Preferisci CUDA. Il divario sul lato del training rimane significativo anche nel 2026.
- Condividi la filosofia open source: Scegli AMD. È ora sufficientemente matura per esprimere la propria preferenza anche con il portafoglio.
L'approccio cloud: noleggiare GPU ROCm o CUDA all'ora
L'acquisto di una GPU è solo uno dei possibili percorsi. Se il tuo carico di lavoro è intermittente, o semplicemente vuoi testare ROCm prima di impegnarti, i prezzi delle GPU nel cloud sono diventati nel 2026 il contesto in cui il caso di AMD risulta più forte — perché qui il confronto verte sul costo per token, non sulla maturità dell'ecosistema.
Nella fascia consumer, entrambe le GPU sono economiche e abbondanti. Su piattaforme cloud di mercato come Vast.ai puoi noleggiare una RX 7900 XTX o una RTX 4090 per circa 0,30–0,55 USD/ora, a seconda della disponibilità. A questi prezzi, il deficit di inferenza del ~20% è quasi irrilevante: paghi leggermente più a lungo per la GPU più lenta e procedi. Questo è il modo a minor rischio per provare ROCm: avvia un'immagine Docker ROCm, esegui il tuo modello e smonta l'istanza senza acquistare nulla.
Nella fascia data-center è dove i calcoli diventano interessanti. I dati principali:
| Metrica | AMD MI300X (192 GB) | NVIDIA H100 (80 GB) |
|---|---|---|
| Prezzo minimo sul cloud | ~1,85–1,99 USD/ora | ~1,38–1,74 USD/ora |
| Costo per GB di VRAM | ~$0,010/GB | ~$0,022/GB |
| Migliore in | Modelli di grandi dimensioni, dimensioni elevate dei batch | Latenza su batch piccoli, strumentazione ampia |
Ogni ora, l’H100 è generalmente più economico. Per gigabyte di memoria, l’MI300X costa all’incirca la metà rispetto all’H100. — e questo ribalta il verdetto per l’inferenza di LLM limitata dalla memoria. Far rientrare un modello da 70 miliardi di parametri o superiore su una singola scheda da 192 GB evita l’overhead del parallelismo tensoriale e il sovraccarico della rete derivante dalla sua suddivisione su due H100 da 80 GB ciascuna. Nei benchmark pubblicati, l’MI300X si attesta entro il 10–15% delle prestazioni dell’H100 sulla maggior parte dei carichi di lavoro basati su transformer, mostra prestazioni comparabili su batch ridotti e supera chiaramente l’H100 su batch di dimensione 256 e superiori oppure su modelli estremamente grandi come Llama 3 405B.
Lo svantaggio è lo stesso che affligge anche la storia dei PC desktop: disponibilità e strumentazione. La capacità cloud AMD è più limitata, concentrata in pochi provider, e ottimizzazioni di livello TensorRT-LLM rimangono ancora esclusivamente basate su CUDA. Tuttavia, se stai distribuendo un modello di grandi dimensioni su larga scala e il tuo stack è basato su vLLM o SGLang, noleggiare l’MI300X può effettivamente ridurre il costo per milione di token — l’unico ambito in cui il vantaggio hardware di AMD raggiunge finalmente la tua fattura.
Domande frequenti
Is ROCm faster than CUDA?
No—CUDA is still faster than ROCm across nearly every workload. On the RX 7900 XTX versus RTX 4090, CUDA leads by roughly 21–24% on Llama 3 inference, 29% on SDXL image generation, and 37% on LoRA training. Data-center ROCm on MI300X closes to about 90–95% of H100 throughput, but never overtakes it.
Posso davvero addestrare LLM su GPU AMD nel 2026?
Sì, nella maggior parte dei casi. PyTorch + ROCm 6.3 supporta nativamente le principali architetture (Llama, Mistral, Qwen) per il fine-tuning LoRA. Il fine-tuning completo è possibile, ma è 30–40% più lento rispetto alle controparti CUDA. I limiti emergono con tecniche che richiedono kernel CUDA personalizzati (ad es. DeepSpeed ZeRO-Infinity, alcune varianti di attention, alcune librerie di quantizzazione), per le quali gli equivalenti ROCm potrebbero non essere ancora disponibili.
La RX 7900 XTX è davvero più veloce della RTX 3090 per l'IA?
In termini di prestazioni per token, la 7900 XTX è circa il 5–8% più veloce della 3090 nei carichi di lavoro di inferenza (entrambe con 24 GB). In Stable Diffusion le prestazioni sono pressoché identiche. La 7900 XTX vince invece in efficienza energetica (355 W contro 350 W, con migliore prestazioni per watt) e rumorosità. Tuttavia, la 3090 mantiene vantaggi nell'ecosistema (CUDA), nel prezzo dell'usato (700 USD contro 900 USD per la nuova 7900 XTX) e nel supporto della comunità.
AMD ha un'alternativa alla RTX 5090?
Non disponibile per i consumatori. La generazione RDNA 4 di AMD (annunciata per il 2026, ma il lancio sul mercato consumer è stato posticipato) non mira alla fascia di schede con oltre 32 GB di VRAM. Il suo "martello" per l'IA è la scheda data-center Instinct MI300X (192 GB) e la prossima MI400, entrambe a partire da 15.000 USD+, non alternative per il mercato consumer.
Devo passare da NVIDIA ad AMD nel 2026?
Solo se hai una ragione specifica. Se il tuo attuale setup NVIDIA funziona bene, il passaggio comporta un costo di apprendimento di 2–4 settimane più il rischio di imbatterti in codice incompatibile con ROCm. La scelta più sensata è: acquistare AMD se è la tua prossima GPU e il rapporto prezzo/VRAM risulta vantaggioso per i tuoi carichi di lavoro — non migrare setup già esistenti.
E le GPU Intel Arc per l'IA?
La Intel Arc B580 (12 GB, 249 USD) funziona con OpenVINO + IPEX-LLM ed esegue Llama 3 da 8B a circa 38 token/s. È un'alternativa economica, ma l'ecosistema software è ancora più limitato di quello di ROCm. Utile per sperimentare, non per lavori seri. Per maggiori dettagli, consulta la nostra guida alle GPU AI economiche per l'IA.
ROCm è pronto per l'uso in produzione nel 2026?
Sì, per l'inferenza con PyTorch e vLLM. ROCm ha raggiunto lo status di produzione per questi stack nel 2026, con supporto ufficiale da parte di PyTorch, vLLM e SGLang. È meno maturo per il training su larga scala e per qualsiasi applicazione che dipenda da librerie CUDA-only come TensorRT-LLM.
Quanto è vicino ROCm a CUDA per l'inferenza di LLM?
Su hardware data-center (MI300X / MI355X), ROCm raggiunge circa il 90–95% della throughput dell'H100 per l'inferenza standard su PyTorch/vLLM, e la MI355X si è classificata a pochi punti percentuali dalla B200 di NVIDIA in MLPerf Inference 6.0. Il divario medio nell'inferenza è ora intorno al 20% — il più basso mai registrato.
ROCm funziona con Stable Diffusion?
Sì. Stable Diffusion gira su ROCm tramite PyTorch, e le interfacce grafiche più diffuse (ComfyUI, Automatic1111) offrono percorsi funzionanti per ROCm. Ci si può attendere una leggera maggiore complessità di configurazione rispetto all'esperienza plug-and-play di CUDA, ma la generazione di immagini è uno dei carichi di lavoro in cui AMD è oggi più utilizzabile.
ROCm funziona già su Windows, oppure devo ancora utilizzare Linux?
Entrambi, con una precisazione. A partire dal 2026, AMD fornisce ufficialmente pacchetti PyTorch compilati su ROCm 7.2.1 che girano nativamente su Windows per hardware Radeon e Ryzen AI, mentre ROCm su WSL2 ha raggiunto un livello di maturità notevole. Questo copre la maggior parte degli scenari di inferenza e fine-tuning locali. Tuttavia, lo stack completo ROCm — tutte le librerie, i profiler e gli strumenti a basso livello — rimane comunque orientato prevalentemente a Linux, e molti progetti AI della comunità presuppongono un ambiente Linux. Per un utilizzo occasionale, Windows nativo o WSL2 sono ormai perfettamente praticabili; per uno sviluppo serio o per qualsiasi applicazione fuori dagli schemi, un’installazione nativa di Linux resta comunque la soluzione più semplice e affidabile. LLM locale lavoro
È più economico noleggiare una GPU AMD nel cloud oppure acquistare una 7900 XTX?
Dipende quasi esclusivamente dall’utilizzo effettivo. Il prezzo della nuova RX 7900 XTX è stato volatile nel 2026 — tipicamente compreso tra $800 e $1.000, anche se offerte speciali e unità usate scendono ulteriormente — mentre il costo del noleggio di una scheda consumer equivalente si attesta intorno a $0,30–$0,55/ora. Il punto di pareggio approssimativo cade tra le 1.500 e le 3.000 ore di utilizzo effettivo: quindi, se utilizzerai la scheda intensivamente per mesi, l’acquisto risulta nettamente conveniente e avrai anche il possesso dell’hardware. Se invece il tuo utilizzo è sporadico, sperimentale o caratterizzato da picchi improvvisi, il noleggio evita l’esborso iniziale di capitale, aggira il problema della svalutazione e ti permette di passare rapidamente a un MI300X più potente quando un determinato carico richiede davvero 192 GB di memoria. Acquista per carichi di lavoro locali stabili; noleggia per sperimentare o per gestire picchi di richiesta.
Quanto è difficile migrare da CUDA a ROCm nella pratica?
Per codice PyTorch mainstream, molto più semplice di quanto suggerisca la sua reputazione — la maggior parte degli script gira senza modifiche perché il layer HIP di ROCm intercetta automaticamente le chiamate ai dispositivi cuda e le instrada al driver AMD; basta sostituire il pacchetto di installazione e via. Le difficoltà sorgono invece con kernel CUDA personalizzati e librerie esclusivamente CUDA. Gli strumenti HIPIFY di AMD (hipify-clang e hipify-perl) traducono meccanicamente gran parte del codice CUDA scritto a mano in HIP, ma è necessario un successivo intervento manuale di correzione e una verifica accurata della correttezza. Effettua la migrazione in modo incrementale, testa ogni sezione separatamente e prevedi tempo sufficiente per eventuali dipendenze che includono kernel propri.
Conclusione
Il divario CUDA-ROCm nel 2026 è il più ridotto di sempre — circa il 20% in media per l'inferenza, più ampio per il training, tendente a zero per i carichi di lavoro consumer più comuni. Tre anni fa, 'NVIDIA per l'IA' era una scelta ovvia; oggi, 'NVIDIA per l'IA' rimane la scelta predefinita, ma non è più l'unica risposta credibile.
Se stai costruendo un sistema oggi, la risposta pratica resta CUDA per la maggior parte degli utenti — soprattutto per la maggiore ricchezza dell'ecosistema software, non per la prestazione grezza. Se invece valorizzi particolarmente gli ecosistemi aperti, hai bisogno del massimo VRAM per dollaro su hardware nuovo o stai implementando inferenza su larga scala, dove le soluzioni cloud e data-center di AMD brillano, ROCm ha conquistato un posto effettivo al tavolo.
Il monopolio decennale è finalmente finito. È iniziata la transizione quinquennale verso un nuovo equilibrio.
