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NVIDIA oder AMD für KI: CUDA und ROCm im Vergleich
NVIDIA mit CUDA oder AMD mit ROCm für lokale KI? Softwareunterstützung, Betriebssystem und Auswahlkriterien für Unternehmen – sachlich eingeordnet.
Warum die Plattform wichtiger ist als die Grafikkarte
KI-Software spricht die Grafikkarte nicht direkt an, sondern über eine Softwareplattform: CUDA bei NVIDIA, ROCm bei AMD. Eine Anwendung, die nur für CUDA entwickelt wurde, läuft auf einer AMD-Karte nicht oder nur über Umwege – unabhängig davon, wie viel Grafikspeicher die Karte hat.
Vergleich der Plattformen
| Kriterium | NVIDIA (CUDA) | AMD (ROCm) |
|---|---|---|
| Verbreitung in KI-Software | Standard in nahezu allen Frameworks und Anwendungen | PyTorch und viele Inferenz-Werkzeuge; nicht jede Anwendung |
| Betriebssystem | Linux und Windows | Schwerpunkt Linux; Windows im Einzelfall prüfen |
| Unterstützte Karten | Breite Abdeckung über Generationen | Ausgewählte Karten laut AMD-Kompatibilitätsliste |
| Typische Werkzeuge | PyTorch, TensorFlow, vLLM, llama.cpp, Ollama u. v. m. | PyTorch, vLLM, llama.cpp, Ollama (jeweils mit ROCm-Unterstützung) |
Softwareunterstützung ändert sich laufend. Prüfen Sie vor dem Kauf die aktuelle Dokumentation Ihrer Anwendung und die ROCm-Kompatibilitätsliste von AMD.
Wann AMD eine Option ist
- Ihre Software unterstützt ROCm nachweislich in der benötigten Version.
- Sie arbeiten unter Linux.
- Ihr Team oder IT-Partner hat Erfahrung mit ROCm oder kann den Aufwand für die Einrichtung einschätzen.
Wann NVIDIA die sichere Wahl ist
- Sie nutzen Anwendungen, die ausdrücklich CUDA voraussetzen.
- Sie brauchen Windows als Betriebssystem.
- Sie wollen möglichst wenig Abstimmungsaufwand bei neuen Werkzeugen und Modellen.
Unsere Modelle nach Plattform
- AMD Radeon AI PRO R9700 mit 32 GB – ROCm
- NVIDIA RTX PRO 4500 mit 32 GB – CUDA
- NVIDIA RTX PRO 5000 mit 48 oder 72 GB – CUDA
Nennen Sie uns Ihre Software und Version – wir sagen Ihnen, welche Plattform dazu passt.