최근 EE Times는 AMD가 ROCm으로 CUDA 생태계에 "한 걸음씩" 다가가고 있다는 흐름을 짚었습니다.1 이 뉴스가 중요한 이유는 단순한 경쟁 구도가 아니라, AI 개발자가 이제 "무조건 CUDA"만 외치지 않아도 되는 시점이 왔기 때문입니다.
요약하면 이렇습니다. CUDA는 여전히 가장 강력한 표준입니다. 하지만 ROCm은 오픈소스, 비용 경쟁력, 그리고 빠르게 좋아지는 프레임워크 지원을 무기로 꽤 현실적인 대안이 되고 있습니다. 다만, 승부는 한 방이 아니라 제목 그대로 정말 "한 걸음씩" 진행 중입니다.
ROCm vs CUDA, 왜 이제 진지한 비교 대상이 됐나
예전의 ROCm은 "가능은 한데 고생이 많은 선택지"에 가까웠습니다. 그런데 2026년의 분위기는 다릅니다. PyTorch가 ROCm을 공식 지원하고, vLLM·SGLang 같은 LLM 서빙 도구도 AMD 경로를 점점 더 자연스럽게 받아들이고 있습니다.23
특히 ROCm의 강점은 오픈소스라는 점입니다. 드라이버부터 도구 체인, 라이브러리까지 들여다보고 수정할 수 있어요. 기업 입장에서는 벤더 종속을 줄일 수 있고, 개발자 입장에서는 "왜 느린지, 왜 깨지는지"를 더 깊게 추적할 여지가 생깁니다.34
반면 CUDA는 폐쇄적이지만, 그만큼 잘 정리된 왕국입니다. 라이브러리, 문서, 예제, 커뮤니티, 최적화 도구까지 이미 거대한 도시가 완성돼 있죠. 그래서 오늘도 많은 팀이 CUDA를 기본값으로 선택합니다.
ROCm 성능, 아직은 열세지만 예전만큼 멀지 않다
냉정하게 말하면, 평균적인 성능 우위는 아직 CUDA 쪽입니다. 최근 비교에서는 CUDA가 대체로 10~30% 정도 앞서는 경우가 많습니다.2 하지만 중요한 건 "격차의 크기"보다 "격차의 성격"입니다.
예를 들어 LLM 추론은 계산 성능만으로 끝나지 않습니다. 입력을 처리하는 프리필은 연산 최적화가 중요하고, 답변을 뽑아내는 디코드는 메모리 대역폭 영향을 크게 받습니다. 이 구간에서는 AMD GPU가 꽤 잘 버티거나, 특정 조건에선 거의 비슷하게 가기도 합니다.3
게다가 AMD의 MI355X 같은 최신 카드들은 표준 벤치마크에서 NVIDIA와 한 자릿수 차이까지 좁힌 사례를 만들고 있습니다.3 즉, "ROCm은 느리다"라는 한 줄 평은 이제 너무 낡았습니다. 정확한 표현은 "워크로드에 따라 충분히 경쟁 가능하다"에 가깝습니다.
비용과 호환성, ROCm의 진짜 승부처
ROCm이 특히 매력적인 지점은 가격입니다. AMD 기반 GPU 클라우드는 비슷한 추론 성능 대비 15~40% 저렴한 경우가 적지 않습니다.23 여기에 대용량 HBM 메모리를 가진 MI300X 계열은 모델을 한 장에 올릴 수 있어, 원래 두 장이 필요했던 구성을 단순화하기도 합니다.3
로컬 AI에서도 상황은 비슷합니다. ROCm은 한동안 데이터센터 중심이었지만, 이제는 일부 소비자용 Radeon 카드까지 공식 지원 범위를 넓히고 있습니다. RX 9070 XT 같은 최신 카드가 문서에 올라온 건 상징적입니다.56 "AMD로 로컬 LLM 돌리기"가 더 이상 해커들의 취미가 아니라는 뜻이죠.
다만 함정도 있습니다. TensorRT-LLM, FlashAttention 3, CUDA 전용 커널처럼 NVIDIA 생태계에 깊게 묶인 도구를 쓰고 있다면 ROCm 전환은 아직 쉽지 않습니다.3 설치도 여전히 Linux가 가장 편하고, 디버깅 도구의 성숙도는 CUDA가 한 수 위라는 평가가 많습니다.24
시사점
결론은 간단합니다. CUDA는 아직 왕좌에 있습니다. 하지만 ROCm은 더 이상 구경꾼이 아닙니다.
만약 당신의 스택이 PyTorch 중심이고, LLM 추론이나 로컬 AI, 비용 민감한 클라우드 운영이 중요하다면 ROCm은 충분히 검토할 가치가 있습니다. 반대로 TensorRT-LLM 같은 NVIDIA 특화 도구에 기대고 있거나, 팀 생산성이 최우선이라면 CUDA가 여전히 안전한 선택입니다.
결국 ROCm의 전략은 거창한 역전 드라마가 아닙니다. 프레임워크 하나, GPU 하나, 워크로드 하나씩 영역을 넓혀 가는 방식입니다. 그리고 2026년의 포인트는 바로 이것입니다. 그 "한 걸음씩"이 이제 꽤 멀리 왔다는 것.
참고
1Taking on CUDA with ROCm: 'One Step After Another'
2ROCm vs CUDA: Which GPU Computing System Wins in April 2026?
3ROCm vs CUDA for GPU Cloud: Performance, Cost, and Compatibility Guide (2026)
4AMD ROCm vs CUDA for Local AI: What Nobody Tells You About the Open-Source Alternative
5AMD ROCm on Consumer GPUs: The Open-Source CUDA Alternative That Actually Works Now [2026 Guide]
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