很多人會有一個直覺疑問：
「AMD 也有很強的 GPU，
為什麼有些 AI / 深度學習程式卻『跑不動 CUDA』？」
甚至會聽到這種說法：
- 「不是 GPU 嗎？怎麼不能跑？」
- 「是不是 NVIDIA 在鎖生態？」
- 「那買 AMD GPU 不就很吃虧？」
這篇文章，我們不站品牌立場，只從技術與生態角度，把原因一次講清楚。
先說結論（重點版）
CUDA 是 NVIDIA 專屬的平行運算平台，
AMD GPU 本來就「不支援 CUDA」。
這不是效能問題，也不是硬體強弱問題，
而是 「軟體平台與生態系選擇」的結果。
CUDA 是什麼？為什麼會「綁」GPU？
CUDA 是由 NVIDIA 開發的一套：
- GPU 平行運算模型
- 記憶體管理規則
- 編譯器、函式庫、工具鏈
📌 關鍵一句話：
CUDA 從設計一開始，就是「只給 NVIDIA GPU 用」的。
就像：
- DirectX 是微軟的
- Metal 是 Apple 的
👉 CUDA 是 NVIDIA 的「專屬語言 + 平台」
AMD GPU 為什麼「不能跑 CUDA」？
原因一：CUDA 不是通用標準
CUDA 不是像：
- C
- Python
- OpenCL
那樣的「跨平台標準」。
而是：
- 專屬 API
- 專屬編譯器（nvcc）
- 專屬驅動堆疊
👉 AMD GPU 沒有 CUDA runtime，也無法編譯 CUDA 程式
原因二：AI Framework 預設就是 CUDA-first
目前主流 AI Framework，例如：
- PyTorch
- TensorFlow
- JAX
👉 預設第一優先支援 CUDA
這代表：
- 官方文件以 CUDA 為主
- 範例、教學、最佳化都先給 CUDA
- 新功能通常先在 CUDA 上線
AMD GPU 不是不能用，而是：
常常「晚一步」或「少一些功能」
AMD 的解法是什麼？ROCm
AMD 並不是沒有回應。
他們推出了 ROCm（Radeon Open Compute）：
- AMD 的 GPU 計算平台
- 功能角色 ≈ CUDA
- 支援 PyTorch / TensorFlow（部分）
但問題來了…
為什麼 ROCm 還是常常「不好用」？
1️⃣ 硬體支援範圍有限
- 不是所有 AMD GPU 都支援 ROCm
- 消費級卡常被排除或支援不完整
2️⃣ 作業系統限制多
- Linux 支援最好
- Windows 支援有限
- 驅動版本綁很死
3️⃣ 生態系與工具不成熟
- CUDA 有十多年累積
- ROCm 還在追趕
- 文件、範例、社群資源相對少
4️⃣ 效能調校成本高
- 同一個模型
- CUDA：直接跑
- ROCm：要調、要試、要踩雷
👉 工程成本 = 隱性成本
那是不是 NVIDIA 在「鎖生態」？
這是個常見但複雜的問題。
比較客觀的說法是：
- NVIDIA 很早就押注 CUDA
- 長期投入工具、生態、開發者
- 建立了「事實上的標準」
📌 結果是：
不是 AMD 不努力，而是 CUDA 領先太久
那 AMD GPU 還值不值得買？
視「你要做什麼」而定
✅ 適合 AMD GPU 的情境
- 已確認 ROCm 支援的模型
- 有 Linux + 技術團隊
- 能接受較高調校成本
- 預算有限但算力需求大
❌ 不適合 AMD GPU 的情境
- AI 初學者
- 快速 PoC / 專案交付
- 商業產品、穩定優先
- LLM 訓練 / 多 GPU Scale
用一句話講清楚差別
AMD GPU 不是算不快，
而是「CUDA 不是為它設計的」。
總結
- CUDA 是 NVIDIA 專屬平台
- AMD GPU 原生就不能跑 CUDA
- AMD 用 ROCm 對應，但生態仍在追趕
- 對 AI 訓練而言，「生態成熟度」往往比「理論算力」更重要
最後一句話帶走
在 AI 世界，
GPU 是硬體戰，
CUDA / ROCm 是生態戰。
目前這場戰爭，CUDA 還是領先者。