NVIDIA GPU 없어도 됩니다 — AMD RX 7600, ROCm 7.12에서 드디어 AI 공식 지원

"NVIDIA GPU만 AI에 쓴다"는 공식이 깨지고 있습니다

지금까지 AI 개발 환경에서 GPU를 고른다면 사실상 NVIDIA가 유일한 선택지였습니다. CUDA(Compute Unified Device Architecture, NVIDIA가 개발한 GPU 병렬 컴퓨팅 플랫폼)가 AI 프레임워크 전반에 깊숙이 통합되어 있었기 때문입니다. AMD GPU를 갖고 있어도 AI 개발에 쓰려면 수많은 호환성 문제와 씨름해야 했습니다.

그런데 2026년 3월 27일, AMD가 ROCm 7.12 기술 프리뷰(Tech Preview)를 발표하면서 이 공식에 균열이 생기기 시작했습니다. 특히 주목할 점은 일반 소비자용 그래픽카드인 Radeon RX 7600이 출시(2023년) 후 약 3년 만에 처음으로 공식 ROCm AI 지원을 획득했다는 사실입니다.

ROCm(Radeon Open Compute, AMD의 오픈소스 GPU 컴퓨팅 플랫폼)은 NVIDIA의 CUDA에 대응하는 AMD의 소프트웨어 스택입니다. AI 모델 학습·추론에 필요한 수학 라이브러리, 프레임워크 지원, 드라이버 등을 통합 제공합니다.

ROCm 7.12에서 새롭게 지원되는 것들

ROCm 7.12는 ROCm 8.0을 향한 중간 단계 릴리스로, 다음과 같은 주요 변경사항을 담고 있습니다.

신규 지원 GPU 및 하드웨어

이번 릴리스에서 새롭게 지원되는 프로세서 SKU(Stock Keeping Unit, 개별 제품 식별 단위)는 총 16개로, 그 중에는 Ryzen AI 9 HX PRO 등 고성능 모델도 포함됩니다.

AI 프레임워크 지원 확대

ROCm 7.12에서 공식 지원이 추가된 AI 프레임워크는 다음과 같습니다.

• PyTorch 2.10 — 가장 널리 쓰이는 딥러닝(deep learning) 프레임워크 최신 버전
• JAX 0.8.0 / 0.8.2 — Google이 개발한 고성능 수치 계산 라이브러리
• vLLM 0.16 — LLM(대형 언어 모델) 고속 추론(inference)에 특화된 서빙 프레임워크

특히 vLLM 지원은 AMD GPU에서 Llama, Mistral, Qwen 같은 오픈소스 LLM을 고속으로 서빙할 수 있게 된다는 의미라서 실용적 가치가 높습니다.

기타 주요 변경사항

• Debian 12 공식 지원 — Instinct 하드웨어 대상으로 Debian 12 배포판 공식 지원 추가
• KVM SR-IOV GPU 가상화 지원 확장 — SR-IOV(Single Root I/O Virtualization)는 하나의 GPU를 여러 가상 머신에서 나눠 쓸 수 있게 하는 기술
• TheRock 모듈식 빌드 시스템 — ROCm 7.9에서 도입된 모듈식(modular) 빌드 시스템 지속 활용

내 AMD GPU로 AI를 돌리는 방법 (Runfile 설치)

ROCm 7.12의 가장 실용적인 변화 중 하나는 새로운 Runfile 설치 방식의 도입입니다. 기존에는 apt(Ubuntu/Debian 계열)나 yum(RHEL/CentOS 계열) 같은 패키지 매니저(package manager, 소프트웨어 설치·관리 도구)를 통해서만 ROCm을 설치할 수 있었습니다. 패키지 매니저를 사용하면 시스템 환경에 따라 의존성(dependency) 충돌이 발생하거나 특정 배포판에서는 지원이 제한되는 문제가 있었습니다.

Runfile 방식은 GPU 드라이버와 ROCm 스택을 단일 실행 파일로 직접 배포합니다. 패키지 매니저 없이도 설치가 가능하므로, 다양한 Linux 환경에서 훨씬 유연하게 적용할 수 있습니다.

설치 방법은 다음과 같이 간단합니다.

wget https://repo.radeon.com/rocm/7.12/rocm.run
chmod +x rocm.run && sudo ./rocm.run

설치가 완료된 후에는 PyTorch를 ROCm 버전으로 설치하고, 기존 CUDA 기반 코드를 최소한의 수정으로 AMD GPU에서 실행할 수 있습니다. HIP(Heterogeneous-Compute Interface for Portability, AMD의 CUDA 호환 프로그래밍 인터페이스)를 통해 CUDA 코드를 자동 변환하는 도구도 제공됩니다.

NVIDIA CUDA와 비교하면 어떤가

솔직하게 말하면, ROCm은 아직 CUDA의 성숙도와 생태계를 완전히 따라잡지 못했습니다. 그러나 격차는 빠르게 줄어들고 있습니다.

ROCm의 가장 큰 장점은 오픈소스라는 점입니다. CUDA는 NVIDIA의 독점 기술이지만, ROCm은 소스코드가 공개되어 있어 커스터마이징(customizing)과 기여(contribution)가 자유롭습니다. 또한 CUDA 종속성을 탈피함으로써 GPU 선택의 폭이 넓어진다는 시장 측면의 이점도 있습니다.

성능 면에서는 작업과 하드웨어 조합에 따라 다르지만, 최신 AMD Instinct 시리즈(MI300X 등)는 특정 AI 추론 작업에서 NVIDIA H100과 대등하거나 앞서는 결과를 보이기도 합니다.

아직 남은 한계와 앞으로의 방향

ROCm 7.12는 분명 의미 있는 진전이지만, 아직 해결해야 할 과제들도 남아 있습니다.

현재의 한계를 솔직하게 정리하면 다음과 같습니다.

• 소비자 GPU 지원 범위 제한: RX 7600, RX 7700 XE가 추가됐지만, RX 7800·RX 7900 시리즈 등 다른 RDNA3 소비자 GPU는 아직 공식 지원 목록에 없습니다
• 기술 프리뷰 단계: ROCm 7.12는 안정 버전이 아닌 기술 프리뷰(Tech Preview)입니다. 프로덕션(production, 실제 서비스) 환경에는 같은 주에 별도 릴리스된 ROCm 7.2.1 안정 버전을 권장합니다
• Windows 지원 부재: ROCm은 현재 Linux 전용입니다. Windows에서 AMD GPU로 AI를 활용하려면 DirectML 같은 대안을 써야 합니다
• 커뮤니티 에코시스템: CUDA 기반 라이브러리와 튜토리얼에 비해 ROCm 관련 커뮤니티 자료는 아직 상대적으로 적습니다

그러나 방향성은 분명합니다. AMD는 ROCm 8.0을 향해 빠르게 나아가고 있으며, 각 릴리스마다 지원 하드웨어와 소프트웨어 범위가 확장되고 있습니다. TheRock 모듈식 빌드 시스템의 도입, Runfile 설치 방식의 개선, 소비자 GPU 지원 확대는 모두 AMD가 개발자 접근성(accessibility)을 높이는 방향으로 투자하고 있다는 신호입니다.

AI 컴퓨팅 인프라에서 NVIDIA 독주 체제가 언제까지 계속될지는 모르지만, ROCm 7.12는 AMD가 진지한 대안으로 자리잡기 시작했음을 보여주는 중요한 이정표입니다. 집에 AMD GPU가 있다면, 이제 진지하게 AI 활용을 시도해볼 때가 됐습니다.

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