在快速發展的機器學習 (ML) 和大型語言模型 (LLM) 領域，憑藉 CUDA 生態系統和專業的 Tensor Core，Nvidia 長期以來一直是行業標竿。然而，Nvidia 高階顯示卡（例如 A100 或 H100）價格飛漲，讓人感覺進入 AI 開發領域就像進入了科技巨頭的專屬俱樂部。截至 2025 年 9 月，H100 的價格可能高達 25,000 美元，而即使是消費級 RTX 5090 的建議零售價也高達 1,999 美元（由於缺貨，市場價格通常超過 3,000 美元）。 AMD 的顯示卡價格通常只有同類 Nvidia 顯示卡的一半甚至三分之一，AMD 的 GPU 為 TensorFlow 工作流程、透過 Ollama 等工具進行 LLM 推理等提供了極具吸引力的價值。但它們真的可行嗎？本文深入研究，比較主要型號（包括您建議的 Radeon VII 和 Instinct MI50，以及新的 RTX 5090），分析優缺點，並探索其他 Nvidia 替代品。
機器學習和大語言模型 (LLM) 的 AMD GPU：從傳統到尖端
AMD 的產品線涵蓋業餘愛好者的消費級 Radeon 顯示卡和企業級機器學習的 Instinct 加速器。您之前提到過 Radeon VII（2019 年推出）和 Instinct MI50（2018 年推出），它們都是基於 Vega 架構，配備 16GB HBM2 顯存，但如今它們已不再是熱門產品。目前，二手 Radeon VII 在二級市場的售價在 500 至 800 美元之間，而 MI50 的售價則在 1,000 至 2,000 美元之間。它們在當時堪稱強大，可提供高達 14.1 TFLOPS FP32 運算能力，但 AMD 的 ROCm（Radeon Open Compute）平台（機器學習加速的關鍵）已將重點轉向 RDNA 3（消費級）和 CDNA 3（資料中心級）等更新的架構。
對於 2025 年 ML/LLM 工作負載，AMD 建議：
- 消費者：Radeon RX 7900 XTX（24GB GDDR6，建議零售價 999 美元）——非常適合本地 LLM 推理，透過優化的 ROCm 庫，產生 AI 任務的速度可提高 4.3 倍。
- 專業版：Instinct MI300X（192GB HBM3，約 15,000 至 20,000 美元）——一款數據中心巨獸，在 LLM 微調方面可與 Nvidia 的 H200 相媲美，在某些基準測試中每美元的推理性能提高了 2.4 倍。
這些卡在 TensorFlow（透過 ROCm 插件）和 PyTorch 中表現出色，支援在單卡上對高達 70B 參數的模型進行分散式訓練和推理。
這些卡在 TensorFlow（穿透 ROCm 插件）和 PyTorch 中表現，支援在單卡上對高達 70B 參數的模型進行分散式訓練和推理。
到 2025 年，AMD 的 ROCm 堆疊已顯著成熟，彌補了與 Nvidia CUDA 的差距。 TensorFlow 正式支援 AMD GPU 的 ROCm，從而在 Linux 上（以及 Windows 上的 WSL2）實現無縫加速。對於 LLM，Ollama（一個用於本地運行 Llama 3 等模型的流行工具）現在透過 ROCm 6.1 原生支援 AMD，涵蓋 Radeon RX 7000 系列、Radeon Pro W7900 和 Instinct MI300X。用戶報告稱，在支援的顯示卡上，即使是 RX 7900 XT 等老款顯示卡，GPU 使用率也能達到 100%，不過，對於 Radeon VII 等 Vega 時代的顯示卡，可能需要進行一些調整（例如，針對不支援的 GPU 使用 HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION）。
需要注意的是：Windows 支援落後於 Linux，並且並非所有 AMD 顯示卡都通過了 ROCm 認證（例如，MI50 的 Vega 支援在 ROCm 5.x 版本中終止）。不過，對於 Ollama 推理而言，與僅使用 CPU 運行相比，AMD 的記憶體效率提升了 2-4 倍，這使其成為注重預算的開發者的理想選擇。
正面比較：AMD 與 Nvidia
為了量化其價值，以下是推薦的 AMD 顯示卡與 Nvidia 同類顯示卡的對比，目前包括旗艦 RTX 5090（2025 年 1 月發布，採用 Blackwell 架構，配備 32GB GDDR7 顯存和 21,760 個 CUDA 核心，可提供卓越的 AI 加速）。價格反映的是 2025 年二手/翻新機的二級市場平均價格（如適用）；其他情況則為新的廠商建議零售價。效能指標來自 MLPerf 基準測試和 LLM 任務（例如 Llama 3.1 預訓練）的推理測試。
| GPU型號 | 架構/記憶體 | 預計價格（2025年） | FP32 TFLOPS（ML 效能） | LLM 推理速度（Token/秒，70B 模型） | ROCm/CUDA 支持 | 最適合 |
| AMD Radeon VII | Vega / 16GB HBM2 | 100 至 200 美元（二手） | 13.8 | ~15–20（有限的 ROCm） | 部分（ROCm 5.x） | 預算入門級培訓 |
| AMD Instinct MI50 | Vega / 16GB HBM2 | 150–250 美元（二手/新品） | 13.3 | ~18–25 | 部分（ROCm 5.x） | 小規模資料中心推理 |
| AMD RX 7900 XTX | RDNA 3 / 24GB GDDR6 | $999 (new) | 61 | 45–60 | Full (ROCm 6.1) | 客戶大語言模型優化 |
| AMD MI300X | CDNA 3 / 192GB HBM3 | 15,000–20,000 美元（新） | 163 | 150–200+ | Full (ROCm 6.1) | 企業規模訓練 |
| Nvidia RTX 5090 | Blackwell / 32GB GDDR7 | 1,999–3,000 美元以上（新品） | 82.6 | 80–110 | 全部 (CUDA 12.x) | 終極消費者人工智慧/遊戲 |
| Nvidia RTX 4090 | Ada Lovelace / 24GB GDDR6X | 1,600 美元（新品） | 83 | 50–70 | 全部 (CUDA 12.x) | 高階消費者機器學習 |
| Nvidia A100 | Ampere / 40GB HBM2 | 8,000–15,000 美元（二手） | 19.5 | 30–40 | 全部 (CUDA 12.x) | 專業培訓 |
| Nvidia H100 | Hopper / 80GB HBM3 | 25,000 美元以上（新品）$25,000+ (new) | 67 | 100–150 | 全部 (CUDA 12.x) | 資料中心大語言模型 |
*註：價格來自 eBay/經銷商的平均價格；性能因框架而異（例如，AMD 在推理性能方面每令牌成本略勝一籌）。 RTX 5090 的額外 VRAM 和 Tensor Cores 使 LLM 速度比 4090 提升了約 40%，但建議零售價卻高出 25%。 AMD 的新顯示卡通常能達到 Nvidia 70% 到 80% 的速度，而價格僅為後者的 50% 到 60%。
機器學習/大語言模型 (ML/LLM) 的 AMD 與 Nvidia 的優缺點
AMD 優點：
- 成本效益：類似 VRAM/規格的價格僅為其一半到三分之一 – 例如，RX 7900 XTX 與 RTX 5090 相比可節省約 1,000 美元，且推理速度不會有太大損失。
- 開放生態系：ROCm 免費且不斷改進，原生支援 Ollama，減少供應商鎖定。非常適合推理密集型 LLM 任務，AMD 聲稱其 TCO 最高可降低 2 倍。
- 高 VRAM 選項：MI300X 的 192GB 可勝任大多數 Nvidia 卡，無需分片即可載入大量模型。
- 功率效率：較新的 RDNA/CDNA 架構消耗的功率較少（例如，RX 7900 XTX 為 355W，而 RTX 5090 為 575W）。
AMD 缺點：
- 軟體成熟度：CUDA 長達十年的領先優勢意味著更廣泛的庫支援；ROCm 在 Windows 或 Radeon VII 等舊卡上可能會比較挑剔。
- 訓練落後：Nvidia 在大規模訓練方面處於領先地位（例如，RTX 5090 的 Blackwell Tensor Cores 在 MLPerf 方面比前幾代產品高出 1.5-2 倍），不過 AMD 在推理方面縮小了差距。
- 生態系差距：預優化模型較少；TensorFlow/ROCm 的設定時間預計會更長。
Nvidia 優點：
- 效能之王：原始速度更勝一籌，並具備 RTX 5090 上的第五代 Tensor Cores 等功能，可用於混合精準度訓練和 DLSS 4 AI 升級。
- 無所不在的支援：從 Ollama 到 Stable Diffusion，每個 ML 工具都可以與 CUDA「配合使用」。
Nvidia 的缺點：
- 溢價：高昂的成本限制了可及性——RTX 5090 的標價為 1,999 美元以上（通常會漲到 3,000-4,000 美元），甚至比 4090 還要高，從而加劇了短缺。
- 供應短缺：來自 AI 超大規模企業的持續需求導致價格居高不下，RTX 5090 庫存在推出後幾分鐘內就消失殆盡。
總體而言，對於注重推理的成本敏感型用戶（例如，在本地運行 Ollama），AMD 更勝一籌，而 Nvidia 則適合生產訓練——儘管 5090 的功耗和價格對許多人來說有些過度。
除了 AMD，還有其他 Nvidia 的替代品
如果 AMD 不合適，請考慮以下 2025 年選項：
- Intel Arc GPU（例如 B570）：價格實惠（約 220 美元），配備 oneAPI for ML，但 ROCm 類別支援有限且效能較低。最適合入門級 TensorFlow 實驗。
- 雲端租賃：RunPod、Lambda Labs 或 CoreWeave 等供應商提供 A100/H100 存取服務，價格為每小時 0.50 至 2 美元，非常適合突發性工作負載，無需預付費用。 Google Cloud TPU 以極具競爭力的價格提供專業的機器學習加速服務。
- Apple Silicon（M4/M5）：對於 Mac 用戶來說，統一記憶體（最高 128GB）透過 MLX 框架在裝置上的 LLM 中表現出色，儘管它不是獨立的「卡」。
- 混合設定：將 AMD CPU（例如 Ryzen Threadripper）與 GPU 配對，以實現平衡的工作站。
結論：轉向更明智的儲蓄
像（升級版）RX 7900 XTX 或 MI300X 這樣的 AMD GPU，能夠以極低的成本提供 Nvidia 80% 的機器學習能力——即使與強大的 RTX 5090 相比也是如此——並且在 Linux 上與 Ollama 和 TensorFlow 兼容。雖然像 Radeon VII 和 MI50 這樣的老牌顯示卡提供了經濟實惠的入門級選擇，但為了面向未來，優先考慮支援 ROCm 的模型。如果預算至關重要，AMD 是您邁向大眾化 AI 的門票——這證明您無需像 Nvidia 那樣支付高昂的價格來訓練未來的模型。準備好建造了嗎？從 ROCm 文件和 Ollama 測試運行開始。您的錢包（和電費）會感謝您的。
