이 영상의 보충 기사입니다.

영상에서는 커맨드 라인(Command Line)에 복사해서 붙여넣을 수 없으니까요.

2026년 7월에 ROCm 7.14가 출시되었습니다. 개발 버전인 TheRock은 ROCm 7.15입니다.

참고로 HIP SDK는 7.1.1에서 멈춰 있습니다. 아니, 진짜로요.

• ROCm 6.x 계열

이미 오래되었습니다. RDNA4 미지원. 사용하지 마세요. 하지만 아직도 버젓이 남아 있습니다.

• ROCm 7.0.x

아마 이제 남아 있지 않을 것입니다. 여기서부터 RDNA4 대응

• ROCm 7.1.x

일단 작동합니다. HIP SDK가 여기서 멈춰 있기 때문에 LLM 계열 등에서는 현재 이것을 주로 사용하고 있습니다.

• ROCm 7.2.x

대체로 문제없이 작동합니다. 정식 버전으로서는 얼마 전까지 최신 버전이었습니다. 번들(Bundle)되어 있다면 이것도 괜찮습니다.

• ROCm 7.14.x

2026년 7월 현재의 최신 버전. 7.3~7.13은 이름이 불분명합니다. TheRock 베이스가 되어 상당히 여러 가지가 개선되었을 것입니다. 수동으로 설치한다면 이것을 사용하세요.

• ROCm 7.15.x

2026년 7월 현재의 개발 버전. 문제없이 작동하지만 권장하지는 않습니다.

PyTorch 등을 수동으로 설치할 경우, 설치 방법이 최근 몇 달 사이 계속 바뀌고 있습니다.

솔직히 이용하는 측면에서는 NVIDIA와 거의 차이가 없습니다 (VRAM 대역폭이 약해서 성능이 약간 뒤처진다는 점은 차치하더라도).

Ollama든 LMStudio든 공식 사이트에서 최신 버전을 가져와 설치하면 문제없이 작동합니다.

튜닝이 아직 진행되지 않아 ROCm이 아니라 Vulkan 쪽이 출력 속도가 더 빠르다(대신 프롬프트 읽기가 느리다)는 이야기도 있지만, 지금부터 사용을 시작하는 사람이 굳이 Vulkan으로 바꿀 필요는 딱히 없다고 생각합니다.

이상, 더 이상 할 말은 없습니다.

링크만 걸어두겠습니다.

• LLM 엔진 본체
• 모델 등
• Hugging Face
• Unsloth
• 검열되지 않은 버전을 찾고 싶은 분은 uncensored+GGUF 등으로 각자 검색해 주세요.

기본적으로는 아래의 것들을 설치하면 작동하는 경우가 많습니다.

pip install --upgrade torch[device-gfx1200] torchvision[device-gfx1200] torchaudio --index-url https://repo.amd.com/rocm/whl-multi-arch/

pip install --upgrade torch[device-gfx1200] torchvision[device-gfx1200] torchaudio --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/whl-multi-arch/

• 기본적으로는 정식 버전을 권장합니다.

조금 전에는 개발 버전을 권장해야 했던 국면도 있었지만, 7.14는 꽤 문제가 없는 것처럼 느껴집니다. - 「gfx1200」 부분은 RADEON RX9060 계열을 의미하므로, 이 릴리스 노트(Release Note)에서 자신의 GPU 모델명에 맞는 것을 찾아보세요. 예를 들어 RX9070 계열은 gfx1201입니다.

• 설치 프로그램이 NVIDIA를 전제로 고정되어 있는 경우, 설치 프로그램이 .bat나 .py로 작성되었다면 NVIDIA용 torch를 설치하는 부분을 강제로 수정하여 돌파할 수도 있습니다.

pip install --force-reinstall --upgrade torch[device-gfx1200] torchvision[device-gfx1200] torchaudio --index-url https://repo.amd.com/rocm/whl-multi-arch/

이런 식으로 --force-reinstall를 지정하여 ROCm 버전 PyTorch로 덮어쓰기를 해주세요.

2026년 7월 25일에 야심 차게 출시되었으므로, 이제 아무것도 하지 않아도 알아서 설치됩니다.

그리고 이미 만들어 두었던 업로드 전의 해설 영상은 다시 만들게 되었어.

그런 것을 묻는 사람은 이번 해설의 대상이 아닙니다.

뭐, 일단은 그렇다는 거죠……

pip install triton-windows

이것만으로는 작동하지 않으므로

이 페이지 하단에 있는 「Tools for Visual Studio」에서 「Build Tools for Visual Studio (vs_BuildTools.exe)」를 가져와서, 「C++를 사용한 데스크톱 개발 (Desktop development with C++)」을 설치해 주세요.

다만 솔직히, "어느 정도 작동은 하지만 말이야"라는 느낌은 지울 수 없습니다.

정말로 필요한 사람이 아니라면 설치하지 않아도 된다고 생각합니다.

벌써 몇 번이나 똑같은 말을 반복하는 것 같지만...

NVIDIA 환경에서도 이 두 가지를 설치하지 않은 사람에게는 권리가 없으니, 포기하고 설치하시길 바랍니다.

AI 관련 저장소 디렉터리는 미리 정해서 만들어 두세요. 내부적으로 절대 경로 (Absolute Path)가 사용되기 때문에 나중에 이동시키는 것은 어렵습니다.

그럼 AI 관련 저장소로 cd한 다음, git으로 ComfyUI를 가져옵니다.

git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git

다음으로 ComfyUI용 가상 환경 (Virtual Environment)을 만듭니다.

cd ComfyUI
python3.13 -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

cd ComfyUI
py -3.13 -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

다음은 ROCm용 PyTorch를 설치하는 의식입니다. 앞으로 무엇을 하든 계속 등장하게 될 것입니다. gfx1200 부분은 GPU마다 다르므로, 위의 PyTorch 항목을 참조하세요.

pip install torch[device-gfx1200] torchvision[device-gfx1200] torchaudio --index-url https://repo.amd.com/rocm/whl-multi-arch/

그다음은 requirements를 설치합시다.

pip install -r requirements.txt
pip install -r manager_requirements.txt

일단 이 정도면 되지 않을까요? ComfyUI의 상위 디렉터리(위에서 만든 AI 관련 저장소 디렉터리)에 두는 것을 상정하고 있습니다.

@echo off
%~d0
cd /d %~dp0\ComfyUI
...

가속화 옵션(MIOpen 관련 및 TUNABLEOP 관련)은 일단 적어두긴 했지만 꺼두었습니다. 활성화하는 것은 익숙해진 다음에 해도 괜찮다고 생각합니다 (기동 속도가 느려지기도 하고요).

지난 기사를 최신 버전에 맞춰 업데이트했으니, 이쪽을 확인해 주세요.