Nvidia czy AMD do AI? CUDA, ROCm i ceny kart w listopadzie 2026

👁 117 przeczytań

Nvidia czy AMD do lokalnego AI? Na Windows wciąż Nvidia, na Linuksie Radeon stał się rozsądnym wyborem, a w listopadzie 2026 różnica zmalała bardziej niż rok temu. AMD dopisało karty Radeon RX 9000 i Radeon AI PRO R9700 do oficjalnej listy ROCm także na Windows, a za te same 16 GB pamięci Radeon RX 9060 XT kosztuje prawie 500 zł mniej niż GeForce RTX 5060 Ti. Haczyk siedzi w szczegółach: w tym, który program jakiej ścieżki używa. Rozpisuję to według dokumentacji producentów i cen z 14 listopada.

Krótka odpowiedź

• Windows, ComfyUI, gotowe programy: Nvidia. Każdy program do lokalnego AI zakłada kartę z CUDA jako podstawową, a dodatki do ComfyUI pisane są pod nią.
• Linux, modele językowe w Ollamie lub llama.cpp: Radeon ma sens i jest tańszy za gigabajt pamięci.
• Dużo pamięci za rozsądne pieniądze: Radeon AI PRO R9700 z 32 GB za 9 499 zł nie ma odpowiednika u Nvidii. Najtańsze 32 GB Nvidii to RTX 5090 od 38 861 zł.

Ceny: te same gigabajty, różne kwoty

Na każdym poziomie pamięci AMD jest tańsze: o 489 zł przy najtańszych 16 GB, o 1 920 zł przy szybszych 16 GB i o ponad 29 tys. zł przy 32 GB. Pełna tabela wszystkich kart z kosztem 1 GB jest w hubie jaka karta graficzna do AI.

Te pary nie są równe pod względem szybkości. RTX 5090 ma pamięć 1792 GB/s, R9700 640 GB/s. Przy generowaniu tekstu karta przy każdym tokenie czyta całe wagi modelu, więc przepustowość pamięci przekłada się wprost na tokeny na sekundę. Przy modelach, które mieszczą się w obu kartach, 5090 będzie wyraźnie szybsza.

Oprogramowanie: CUDA i ROCm program po programie

Karta Nvidii w AI działa przez CUDA. Seria RTX 50 ma według Nvidii zgodność CUDA 12.0, aktualny pakiet narzędzi to CUDA 13.5. Radeon działa przez ROCm albo przez Vulkan, czyli uniwersalny interfejs grafiki, który działa na każdej karcie, ale w AI zwykle wolniej. Jak to wygląda w konkretnych programach:

Z tej tabeli wynika jedna praktyczna rzecz. Sam ComfyUI na Radeonie ruszy, bo stoi na PyTorchu. Gorzej z dodatkami: część węzłów i przyspieszeń pisana jest wprost pod CUDA i na Radeonie albo nie zadziała, albo trzeba szukać zamiennika. Przy modelach językowych problem jest mniejszy, bo llama.cpp i Ollama mają ścieżkę Vulkan, która działa na każdej karcie. AMD w swoich własnych testach R9700 w LM Studio też używało llama.cpp przez Vulkan, nie przez ROCm.

Druga rzecz: Radeon RX 9070 GRE jest na liście ROCm dla Linuksa, ale nie ma go na liście dla Windows. Jeśli kupujesz Radeona 12 GB pod Windows, bierz pod uwagę, że zostanie Ci Vulkan.

Co to zmienia przy zakupie

Jeśli zaczynasz od zera i chcesz po prostu zainstalować program, wpisać polecenie i generować, kupiłbym Nvidię. Za te pieniądze dostajesz spokój: każdy poradnik, każdy dodatek i każdy instalator zakłada CUDA. Moje teksty o lokalnym AI, od ComfyUI po Ollamę, też są pisane z karty Nvidii.

Radeona wziąłbym w trzech sytuacjach:

• Pracujesz na Linuksie i chcesz głównie rozmawiać z modelami językowymi albo uruchamiać je jako serwer. Tu ROCm jest oficjalnie wspierany, a oszczędzasz około 500 zł na karcie 16 GB.
• Potrzebujesz dużo pamięci, a nie szybkości. R9700 z 32 GB zmieści model 32 mld parametrów w całości za czwartą część ceny RTX 5090. Szerzej w tekście 32 GB do AI: RTX 5090 czy Radeon AI PRO R9700.
• Karta ma służyć głównie do gier, a AI to dodatek. Wtedy różnica w cenie zostaje w kieszeni, a LM Studio przez Vulkan i tak ruszy.

Nie brałbym Radeona, jeśli Twoja praca to obrazy i wideo w ComfyUI z dodatkami, trening LoRA albo programy, które wprost wymagają CUDA. Tam oszczędność 500 zł łatwo zamienia się w wieczory spędzone na szukaniu, dlaczego węzeł nie działa.

A co z Intelem i Makiem

Intel Arc pomijam celowo: ten tekst jest o dwóch producentach, którzy mają aktualną serię kart do domowych komputerów i oficjalną ścieżkę do AI. Mac z procesorem M to osobna droga, bo pamięć jest wspólna dla systemu i grafiki. Mac z 32 GB uruchomi modele, które na PC wymagają drogiej karty, ale generuje wolniej. Wyliczenia dla Maców są w moim kalkulatorze VRAM.

Najczęstsze pytania

Czy karta AMD nadaje się do Stable Diffusion i ComfyUI?

Tak, ale z ograniczeniami. ComfyUI działa przez PyTorch z ROCm, a AMD wspiera to na Windows dla RX 9070, 9070 XT, 9060 XT i R9700. Część dodatków pisanych pod CUDA na Radeonie nie zadziała.

Czy Ollama działa na Radeonie?

Tak. Na Linuksie przez ROCm (seria RX 9000 i R9700), na Windows przez Vulkan, bo lista ROCm dla Windows w dokumentacji Ollamy kończy się na kartach RX 7000.

Co to jest ROCm?

Odpowiednik CUDA od AMD: zestaw sterowników i bibliotek, przez które PyTorch, Ollama i inne programy liczą na karcie Radeon. Aktualna macierz zgodności to ROCm 10.1 z sierpnia 2026, na Windows AMD podaje ROCm 7.2.1 z PyTorchem 2.9.

RTX 5060 Ti 16 GB czy RX 9060 XT 16 GB do AI?

Na Windows RTX 5060 Ti (od 3 599 zł), bo wszystko działa bez kombinowania. Na Linuksie z Ollamą RX 9060 XT (od 3 110 zł): ta sama pojemność, prawie 500 zł mniej.

Czy CUDA działa na kartach AMD?

Nie. CUDA to technologia Nvidii. Programy na Radeonie korzystają z ROCm albo Vulkana, dlatego program napisany tylko pod CUDA na Radeonie nie ruszy.