AMD GPU로 로컬 AI, OS와 지원 카드부터

데이터센터로 주목받는 AMD, 내 PC는 다른 문제다

AMD는 2026년 3분기에 전체 매출 133억 7,700만 달러로 1년 전보다 45% 성장했다. 이 성장을 이끈 건 데이터센터 부문으로, 매출이 85억 4,600만 달러까지 97% 뛰었다. EPYC 서버 프로세서와 Instinct AI 가속기가 주역이었다. 리사 수 CEO는 2027년 전체 매출이 80% 이상 늘 것으로 전망했다.

여기서 혼동하기 쉬운 지점이 있다. 데이터센터용 Instinct 가속기의 성공과, 집에서 쓰는 라데온 그래픽카드로 AI 모델을 돌리는 일은 별개다. 소비자용 카드의 로컬 AI 지원은 소프트웨어 스택(ROCm)의 지원 범위에 달려 있고, 이 범위는 카드와 운영체제에 따라 다르다. 그래서 '되는지'를 사기 전에 확인하는 순서가 중요하다.

순서대로 확인할 네 가지

Alberlan Barros

첫째, 그래픽카드 아키텍처다. 한 테스트 자료에 따르면 ROCm 7.2는 최신 RDNA 4 세대인 RX 9070·9070 XT를 윈도우와 리눅스 모두에서 공식 지원한다. 반면 한 세대 전인 RX 7900 계열(RDNA 3)은 리눅스에서는 공식 지원되지만 윈도우 ROCm 공식 범위 밖이다.

둘째, 운영체제다. 리눅스는 RDNA 3·4 모두 비교적 잘 돌아간다. 윈도우는 사실상 RDNA 4만 ROCm의 의미 있는 지원을 받고, 그 이전 카드는 Vulkan 경로를 써야 한다.

GPU 계열	리눅스 ROCm	윈도우 ROCm	비고
RX 9070 / 9070 XT	공식	공식	소비자용 중 지원 최상
RX 7900 XTX·XT·GRE	공식	미지원	리눅스 위주
RX 7600 등	지원	미지원	8GB VRAM 제약
RX 6000(RDNA2)	커뮤니티	없음	공식 목록 밖

셋째, 쓰려는 도구의 백엔드다. 같은 카드라도 프로그램마다 지원이 다르다. 입문용으로는 LM Studio가 윈도우에서 Vulkan 백엔드로 비교적 넓은 카드에서 돌아가 진입이 쉽다. Ollama는 리눅스에서는 GPU 가속이 완전하지만 윈도우에서는 실험적 Vulkan에 의존한다. PyTorch로 직접 학습하거나 vLLM으로 서빙하려면 사실상 리눅스가 필요하다.

넷째, VRAM이다. 모델 크기가 여기서 갈린다. 같은 자료 기준으로 16GB인 RX 9070 XT는 8B~14B 모델에 적합하고(8B 양자화 모델 기준 초당 약 90토큰), 24GB인 RX 7900 XTX는 30B급 이상에서 유리하다. 8GB 카드는 대부분의 최신 모델에 빠듯하다.

엔비디아와 비교하면

성능 수치만 보고 결정하기 어려운 이유는 소프트웨어 성숙도 차이에 있다. 엔비디아의 CUDA는 거의 모든 로컬 AI 도구가 기본으로 지원해 설치가 단순하다. AMD의 ROCm은 올해 들어 윈도우 지원과 지원 카드 범위가 빠르게 넓어졌지만, 여전히 카드·OS·도구 조합을 확인해야 하는 단계다. 제민 보도 역시 AMD가 점유율을 높이려면 성능뿐 아니라 소프트웨어 호환성과 고객 지원을 입증해야 한다고 짚었다.

지금 사도 될까

판단은 용도에 따라 갈린다. LLM을 간단히 돌려보는 게 목적이고 윈도우를 쓴다면 RX 9070 계열처럼 최신 RDNA 4 카드를 고르는 쪽이 설정 부담이 적다. 반대로 리눅스가 익숙하고 PyTorch·vLLM까지 쓸 생각이라면 중고 RX 7900 XTX의 24GB VRAM이 비용 대비 선택지가 된다. 설정을 직접 해결할 자신이 없고 도구 호환성 때문에 시간을 쓰기 싫다면, 아직은 엔비디아가 무난하다.

공통 전제는 하나다. 구매 전에 쓰려는 모델 크기에 필요한 VRAM과, 그 카드가 자신의 OS·도구 조합에서 공식 지원되는지를 제조사 사양과 공식 호환성 목록에서 먼저 확인하는 것이다.

출처

1. AMD, 2027년 매출 80% 성장 승부수…AI 반도체 시장에서 엔비디아 추격
2. AMD ROCm 7.2 on Windows in 2026: Tested on RDNA 3 & 4