ComfyUI su GPU AMD: installare con ROCm passo dopo passo

#ComfyUI AMD: quale metodo di installazione scegliere

ComfyUI si basa su PyTorch. Su una scheda NVIDIA, PyTorch passa per CUDA; su una Radeon, passa per ROCm, lo stack di calcolo di AMD, il cui livello HIP espone un'interfaccia volutamente simile a CUDA. Per questo ComfyUI mostra «cuda» anche su una scheda AMD: PyTorch mantiene questo nome per il dispositivo, qualunque sia la marca. Tutto il lavoro consiste quindi nell'ottenere una versione di PyTorch compilata per ROCm e un driver che le consenta di accedere alla GPU.

Windows, Radeon recente

ComfyUI Desktop con ROCm, il percorso ufficiale descritto da AMD e annunciato da Comfy.org. È il più semplice: l'installer gestisce Python, PyTorch e le dipendenze.

Linux

Installazione dai sorgenti con un ambiente virtuale Python e le wheel PyTorch ROCm. È la strada più vecchia, la meglio documentata e quella che copre più schede, anche tramite workaround per modelli non elencati.

Linux, server o macchina condivisa

Docker su un'immagine ROCm fornita da AMD. Comodo per isolare ComfyUI dal resto del sistema e ripartire da zero in caso di problemi.

Windows, Radeon datata

Nessun percorso ROCm ufficiale. Le soluzioni alternative (DirectML, o passare a Linux) sono illustrate nella sezione sulla risoluzione dei problemi.

Se sei alle prime armi con ComfyUI, tieni a portata di mano la nostra guida all'installazione per principianti: l'interfaccia, i nodi e la posizione dei modelli sono identici su AMD e su NVIDIA. Cambia solo il livello hardware, ed è di questo che si occupa questa guida.

#Prerequisiti e schede supportate

L'elenco delle GPU supportate da ROCm cambia a ogni versione e non è lo stesso su Windows e su Linux. Non fidarti né di un forum né di un vecchio tutorial: apri la matrice di compatibilità della documentazione «ROCm on Radeon and Ryzen» al momento dell'installazione e individua la tua scheda e il tuo sistema nella tabella della versione corrente.

Architettura

I percorsi ufficiali puntano innanzitutto alle Radeon RDNA 3 (RX 7000) e RDNA 4 (RX 9000), oltre ad alcuni processori Ryzen AI con grafica integrata. Le RDNA 2 (RX 6000) restano utilizzabili su Linux, spesso con una variabile di aggiramento. Verifica il tuo modello esatto nella matrice.

Driver Windows

AMD Software Adrenalin Edition, nella versione minima indicata dalla pagina di installazione di AMD. Una versione troppo vecchia è la prima causa di errore su Windows.

Driver Linux

Il driver kernel amdgpu di una distribuzione aggiornata, con accesso ai dispositivi /dev/kfd e /dev/dri. Le wheel PyTorch ROCm includono le librerie di calcolo di cui hanno bisogno; installare ROCm completo resta utile per gli strumenti di diagnostica come rocminfo.

Python

Per l'installazione manuale, una versione di Python supportata dalla wheel PyTorch scelta. Il selettore di pytorch.org la indica.

Disco

Calcola diversi gigabyte solo per PyTorch ROCm, più la dimensione dei modelli di immagini, che pesano ciascuno da qualche gigabyte a oltre una decina.

Memoria video

Determina quali modelli puoi usare, come su NVIDIA. Su un processore Ryzen con grafica integrata, la quota di memoria riservata alla GPU si regola nel BIOS o nel software AMD.

#Windows: ComfyUI Desktop con ROCm

ComfyUI Desktop è l'applicazione di installazione ufficiale di Comfy.org. Su una scheda AMD supportata, installa una versione di PyTorch compatibile con ROCm, senza che tu debba intervenire sugli indici pip. La pagina di AMD sull'installazione di ComfyUI su Windows e l'annuncio di Comfy.org sul supporto ufficiale di AMD ROCm sono i due riferimenti da seguire: in caso di discrepanze con questa guida, fanno fede loro.

1. 01
   Aggiornare il driver

   Installa la versione di AMD Software Adrenalin Edition richiesta dalla documentazione di AMD, poi riavvia. A seconda delle versioni, il programma di installazione di Adrenalin propone anche componenti di IA opzionali: non sono necessari per seguire questa guida.
2. 02
   Scaricare ComfyUI Desktop

   Scarica il programma di installazione per Windows dalla pagina di download di comfy.org, mai da un sito mirror. Avvialo con il tuo account utente abituale.
3. 03
   Scegliere la GPU AMD

   Nel passaggio di scelta dell'hardware, seleziona l'opzione AMD. Se non compare o resta disattivata, la tua versione del programma di installazione o la tua scheda non è supportata: verifica la matrice di compatibilità prima di andare avanti.
4. 04
   Scegliere la posizione dei dati

   Indica una cartella su un disco con spazio libero: modelli, output e nodi personalizzati vi si accumulano in fretta. Se avevi già un'installazione di ComfyUI, la procedura guidata può recuperarne i modelli.
5. 05
   Lasciare che l'installazione termini

   Il primo avvio scarica Python, PyTorch e le dipendenze. È lungo e occupa molto spazio, è normale. Non chiudere la finestra finché l'interfaccia non viene visualizzata.
6. 06
   Controllare il log

   Apri i log dal menu dell'applicazione e cerca la riga «Device»: deve indicare la tua Radeon. Se indica il processore, PyTorch non ha trovato la GPU: consulta la sezione sulla risoluzione dei problemi.

Per una versione portable senza installer, consulta la pagina delle release del repository GitHub di ComfyUI: verifica se vi compare un archivio destinato alle schede AMD per la versione corrente e segui le istruzioni che lo accompagnano. Non usare con una scheda AMD un archivio pensato per NVIDIA: contiene un PyTorch CUDA che non vedrà mai la tua Radeon.

#Linux: installare ComfyUI AMD dai sorgenti

Su Linux, l'installazione manuale resta la più flessibile. Il principio si riassume in tre punti: dare al tuo utente l'accesso alla GPU, installare PyTorch ROCm in un ambiente virtuale, poi installare ComfyUI sopra senza sovrascrivere quel PyTorch.

1. 01
   Concedere l'accesso alla GPU

   Aggiungi il tuo utente ai gruppi render e video, poi chiudi la sessione e riconnettiti. Senza questo passaggio, PyTorch non può aprire /dev/kfd e non vede alcuna GPU.
2. 02
   Verificare che il sistema veda la scheda

   Se ROCm è installato, rocminfo deve elencare un agente di tipo GPU con un identificativo gfx (ad esempio gfx1100 per una RX 7900 XTX, gfx1201 per una RX 9070 XT). Annota questo identificativo: serve per la risoluzione dei problemi.
3. 03
   Creare l'ambiente Python

   Clona ComfyUI, crea un ambiente virtuale nella sua cartella e attivalo. Ogni sessione di lavoro inizierà con questa attivazione.
4. 04
   Installare prima PyTorch ROCm

   Su pytorch.org, pagina Get Started, scegli Linux, Pip, Python e ROCm: il sito mostra il comando esatto e la versione di ROCm del momento. Installa questo PyTorch prima di qualsiasi altra dipendenza.
5. 05
   Installare ComfyUI e avviare

   Installa le dipendenze di ComfyUI, poi avvia main.py. L'interfaccia risponde per impostazione predefinita su http://127.0.0.1:8188.

sudo usermod -a -G render,video $LOGNAME
# Fermez la session puis reconnectez-vous, et vérifiez :
groups
rocminfo | grep -i gfx

git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git
cd ComfyUI
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# Remplacez rocmX.Y par la version affichée sur pytorch.org (Get Started > Linux > Pip > ROCm)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocmX.Y

pip install -r requirements.txt
python main.py

Il README di ComfyUI descrive anche una strada sperimentale, su Windows e Linux, con wheel PyTorch pubblicate da AMD per alcune architetture RDNA 3, 3.5 e 4. Evolve rapidamente: se vuoi provarla, copia il comando direttamente dalla sezione AMD del README anziché da un tutorial, perché gli indirizzi degli indici dipendono dall'architettura della tua scheda.

#Docker con un'immagine ROCm

AMD pubblica su Docker Hub immagini rocm/pytorch che contengono ROCm e un PyTorch già compilato per esso. Non esiste, per quanto ci risulta, un'immagine ComfyUI ufficiale per AMD: il metodo più pulito consiste nel partire dall'immagine di AMD e installarvi ComfyUI. L'host deve solo disporre del driver amdgpu; il container riceve l'accesso alla GPU tramite i dispositivi /dev/kfd e /dev/dri.

mkdir -p $HOME/comfyui-docker

docker run -it \
  --name comfyui-rocm \
  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri \
  --group-add video --ipc=host \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  -p 127.0.0.1:8188:8188 \
  -v $HOME/comfyui-docker:/workspace \
  rocm/pytorch:latest

cd /workspace
git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
python3 main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

Tag dell'immagine

latest cambia a ogni versione di ROCm. Per un'installazione che vuoi riprodurre, annota il tag preciso utilizzato e riutilizzalo, dopo aver verificato che supporti la tua scheda.

Volume

La cartella montata in /workspace conserva ComfyUI, i suoi modelli e i suoi output quando il container viene eliminato. Senza di essa, si riparte da zero.

Exposition

La porta è pubblicata su 127.0.0.1: solo la macchina host accede all'interfaccia. Non esporre ComfyUI su una rete aperta: non ha autenticazione per impostazione predefinita e i nodi personalizzati eseguono codice.

Relance

docker start -ai comfyui-rocm rouvre le même conteneur, sans réinstaller.

Vale lo stesso avvertimento dell'installazione manuale: dopo pip install, verifica che il PyTorch del container sia ancora quello di AMD.

#Verificare che la GPU AMD stia davvero lavorando

Un'installazione che si avvia non dimostra nulla: ComfyUI può ripiegare sulla CPU. Bastano due controlli. Il primo interroga direttamente PyTorch, nell'ambiente in cui gira ComfyUI.

python -c 'import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.hip); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))'

torch.version.hip

Deve mostrare un numero di versione. None significa che questo PyTorch non è stato compilato per ROCm: è quasi sempre un PyTorch CUDA o CPU installato per errore.

torch.cuda.is_available()

Deve mostrare True. La parola cuda è normale su AMD: PyTorch riutilizza questa interfaccia per HIP.

get_device_name(0)

Deve indicare la tua Radeon. Se è la grafica integrata del processore, consulta il punto sulla GPU sbagliata nella sezione sulla risoluzione dei problemi.

Il secondo controllo si fa durante un rendering: su Linux, rocm-smi o amd-smi mostrano l'occupazione e la memoria utilizzata della GPU; su Windows, il Task Manager o il software Adrenalin mostrano il carico della scheda. Se il processore sale al 100% mentre la GPU resta inattiva, il calcolo non passa dalla Radeon.

#Errori frequenti di driver e di rilevamento

«hipErrorNoBinaryForGpu» o «Unable to find code object»

Il PyTorch installato non contiene codice per l'architettura della tua scheda. Su Linux, per una scheda vicina a un'architettura supportata, il README di ComfyUI indica la variabile HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION: 10.3.0 per le RDNA 2 come le RX 6700 o 6600, 11.0.0 per le RDNA 3 come la RX 7600. È un workaround non garantito da AMD.

Nessuna GPU rilevata su Linux

Dopo esserti riconnesso, verifica l'appartenenza ai gruppi render e video (comando groups), poi la presenza di /dev/kfd. In Docker, verifica che le opzioni --device siano state effettivamente passate.

GPU sbagliata selezionata

Su una macchina con una grafica integrata AMD e una Radeon, PyTorch può vedere due dispositivi. Limitalo alla scheda dedicata con HIP_VISIBLE_DEVICES, aiutandoti con l'ordine mostrato da rocminfo.

Opzione AMD assente in ComfyUI Desktop

Driver troppo vecchio, versione dell'installer precedente al supporto ROCm o scheda fuori dalla matrice. Aggiorna Adrenalin e l'installer, poi verifica di nuovo la compatibilità.

ComfyUI gira sulla CPU dopo l'aggiunta di un nodo

Un nodo ha reinstallato torch. Reinstalla PyTorch ROCm con il comando di pytorch.org, poi verifica torch.version.hip.

Radeon datata su Windows

ComfyUI accetta un'opzione --directml con il pacchetto torch-directml. Il README la descrive come poco supportata: riservala alla risoluzione dei problemi. Per un uso regolare su una RX 6000, Linux resta la strada più solida.

# Carte RDNA 2 non listée (ex. RX 6700 XT), selon le README de ComfyUI
HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py

# Carte RDNA 3 non listée (ex. RX 7600)
HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py

# N'utiliser que le premier GPU listé
HIP_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py

#Memoria video insufficiente: le impostazioni utili

Su AMD, la mancanza di memoria si manifesta con un errore del tipo «HIP out of memory» invece di «CUDA out of memory». I rimedi sono gli stessi che su NVIDIA e passano innanzitutto dalle opzioni di avvio di ComfyUI, poi dalla scelta del modello e della risoluzione.

--lowvram

Suddivide il modello e lo carica a blocchi. Più lento, ma permette di far stare in memoria modelli più grandi.

--novram

Va ancora oltre, quando --lowvram non basta.

--reserve-vram

Riserva una quantità di memoria, in gigabyte, che ComfyUI non toccherà. Utile quando lo schermo, il browser o un altro programma condividono la stessa scheda.

--cpu-vae

Sposta la decodifica VAE sul processore. Il nodo VAE Decode (Tiled) è un'altra soluzione, che resta sulla GPU lavorando a riquadri.

Risoluzione e batch

Riduci la dimensione dell'immagine o il numero di immagini per batch prima di cambiare modello: la memoria consumata durante la decodifica cresce con essi.

Modelli quantizzati

Esistono versioni ridotte (FP8, GGUF tramite un nodo dedicato) per diversi grandi modelli di immagini. Verifica che il formato sia supportato dalla tua versione di PyTorch ROCm prima di farci affidamento.

PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF

L'equivalente AMD di PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF. Il valore expandable_segments:True può ridurre la frammentazione della memoria; il suo effetto dipende dalla versione di PyTorch.

python main.py --lowvram --reserve-vram 1

# Variante : allocation moins fragmentée
PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF=expandable_segments:True python main.py --lowvram

Il README di ComfyUI menziona anche una variabile, TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL=1, da combinare con --use-pytorch-cross-attention, per attivare un'attention più efficiente in termini di memoria su alcune schede AMD. È sperimentale; se provoca errori, rimuovila prima di cercare un'altra causa.

#Cosa questa guida non promette

Per questa guida non è stato eseguito alcun test di velocità e non vi troverai né tempi di rendering né confronti con una scheda NVIDIA. Le prestazioni di ComfyUI su AMD dipendono dalla scheda, dalla versione di ROCm, da quella di PyTorch, dal modello e dalle opzioni di attention: un dato isolato, senza queste informazioni, non ti direbbe nulla. I comandi qui sopra seguono la documentazione di AMD e di PyTorch e il README di ComfyUI; i numeri di versione, invece, sono volutamente lasciati da verificare su queste fonti, perché cambiano più in fretta di una guida.

Tieni anche presente che i nodi personalizzati sono scritti il più delle volte per CUDA. Alcuni richiamano librerie specifiche di NVIDIA e non funzioneranno su una Radeon, anche se ComfyUI stesso funziona. Prima di installare un workflow complesso, verifica nel repository di ogni nodo se menziona ROCm o AMD.

#Per approfondire

Una volta che ComfyUI è operativo sulla tua Radeon, queste guide proseguono l'installazione: i primi passi nell'interfaccia, lo stesso lavoro di configurazione ROCm per Ollama se vuoi far girare anche degli LLM, e le schede delle GPU AMD più diffuse.