AMD가 자사의 GPU 성능을 극대화할 수 있는 새로운 활용법을 제시했다. 바로 윈도우 환경에서 WSL(Windows Subsystem for Linux)을 활용해 ROCm(AMD의 GPU 컴퓨팅 플랫폼)을 설치하고, AI 모델 실행에 최적화된 ComfyUI를 구동하는 방법이다.

AMD는 최근 블로그를 통해 자사 Radeon™ 그래픽카드를 사용하는 윈도우 사용자들이 WSL 기반의 Ubuntu 환경에서 ROCm을 설치하고, PyTorch와 ComfyUI를 실행하는 과정을 상세히 소개했다.

이 조합은 특히 Stable Diffusion과 같은 대형 AI 모델을 로컬에서 실행하고자 하는 개발자들에게 강력한 성능과 유연성을 제공한다.

설치 과정을 요약하면 WSL 및 Ubuntu 설치는 PowerShell에서 wsl --install -d Ubuntu-24.04 명령어로 시작한다. 다음에 공식 저장소에서 amdgpu-install 패키지를 다운로드 및 설치한다.

ROCm 설치는 amdgpu-install -y --usecase=wsl,rocm --no-dkms 명령어로 ROCm 환경을 구축한다.

ComfyUI 설치는 Python 가상환경을 구성하고, ROCm에 최적화된 PyTorch 패키지를 수동으로 설치한 후 ComfyUI를 GitHub에서 클론한다.

AMD는 ROCm 환경에서 PyTorch를 설치할 때, 공식 패키지 대신 ROCm 전용 휠 파일을 사용할 것을 권장한다.

이는 GPU 가속을 최대한 활용하기 위한 조치로, torch, torchaudio, torchvision 패키지를 requirements.txt에서 주석 처리하는 방식으로 충돌을 방지한다.

이번 가이드는 단순한 설치 매뉴얼을 넘어, GPU 정보 확인(rocminfo)부터 가상환경 구성, 라이브러리 충돌 방지까지 세심하게 구성되어 있다.

특히 ROCm 기반 PyTorch 환경에서의 ComfyUI 실행은, 윈도우 사용자들에게 리눅스 기반의 고성능 AI 개발 환경을 제공하는 획기적인 접근이다.

AMD의 이번 제안은 단순한 기술적 안내를 넘어, 윈도우 기반 AI 개발자들에게 리눅스의 유연성과 GPU 가속의 강력함을 동시에 제공하는 새로운 패러다임을 제시한다.