Windows で Radeon を使って ComfyUI や Automatic1111WebUI を動かす
カテゴリ：deeplearning
ROCm（TheRock） を使う方法と ZULDA を使う方法とがある。
ROCm は NVIDIA の CUDA に相当し、動作が高速。ZULDA は翻訳レイヤーで動作速度は劣るが、導入は容易で、日本語のトラブル解決情報も多い。
コンパイル済み whl を使う方法では ROCm のインストールも容易なので、今後は ROCm が主流になると思われる。
ComfyUI Desktop が ROCm v 0.7.0 に公式対応。
ROCm（TheRock）
ROCm は NVIDIA の CUDA に相当する。TheRock は ROCm の開発版。2025 年 9 月 18 日に発表された ROCm 7 で Windows に対応した。
利点
- 推論速度が高速：ZLUDA による CUDA エミュレーションと比較して速度面で有利
- 完全な機能アクセス：ZLUDA では利用できないオプションが使用可能
- Triton + Flash Attention 対応
欠点
- 事前コンパイル済みのパッケージが限定的で、必要なものがない場合は自分でビルドする必要がある
インストール方法
ConfyUI（コンパイル済み whl を使う方法）
ComfyUI 公式のインストール方法（RX7000 番台以降）
ROCm 7.10
ROCm 7
[Installation Guide] Windows 11 + ROCm 7 RC with ComfyUI
ROCm 6.5
Windows上でComfyUIをROCmネイティブで動かす
【AMD GPU】ZLUDA不要！？ TheRockビルドのPyTorchを使用してComfyUIを試みる
Automatic1111 WebUI
Stable Diffusion on Windows 11 with ROCm
以下の環境で動作検証をした動画。
- Windows
- Python 3.11.9
- RX 7700 XT
- TheRock
Framepack
Windows上でFramepack(とeichi)をROCmネイティブで動かす
ベンチ
ROCm 7.2 Benchmark: Windows 11 vs Ubuntu 24.04 on RX 9070 XT (ComfyUI)
ROCm のビルド
TheRock（ROCm の開発版）を Windows でビルド
ComfyUI オプション
以下のオプションで生成している人が多い。
--use-pytorch-cross-attention --disable-smart-memory --highvram --fp16-vae
ZULDA
ZULDA は CUDA を ROCm に変換するインジェクションレイヤー（翻訳レイヤー）。
利点
- ROCm よりインストールが容易で日本語の情報が多い
欠点
- 速度面で ROCm に劣る
- 初回実行時は変換作業が必要でこれが遅い
- 環境がアップデートされるごとに再変換が必要
- ROCm の一部機能を利用できない