A NVIDIA e a AMD se destacam em outubro de 2026 com suas pilhas de software bastante diferentes no campo da inteligência artificial (IA) local. A AMD lançou o ROCm 10.1 em 5 de outubro, marcando a transição da série 7.x, enquanto a NVIDIA apresentou o CUDA Toolkit 13.4 em agosto e lançou os portáteis RTX Spark com a nova GPU Blackwell que possui até 6.144 núcleos CUDA.
CUDA 13.4 e ROCm 10.1: as versões em destaque
Atualmente, a NVIDIA promove o CUDA Toolkit 13.4, que traz suporte ao Windows on Arm e permite maior controle sobre GPUs compartilhadas. Já a AMD, com o ROCm 10.1, destaca melhorias em mobilidade de dados, prometendo um ritmo de atualizações mais ágil, com versões a cada seis semanas a partir do 10.0, lançado em agosto.
Comparação: NVIDIA vs AMD
Dentre as diferenças importantes, a NVIDIA mantém uma plataforma fechada, garantindo uma experiência de uso mais estável, enquanto a AMD apresenta uma alternativa mais aberta, mas com algumas lacunas em documentação e suporte.
Desempenho de GPU em IA local
Não há medições recentes independentes que comparem diretamente o desempenho do ROCm 10.1 e do CUDA 13.4 em ambientes reais. Cada fabricante compartilha dados de desempenho que não são diretamente comparáveis. A NVIDIA, com suas soluções, lidera o mercado, especialmente em aplicações de IA, enquanto a AMD busca conquistar espaço com suas novas funcionalidades.
Preços e disponibilidade
A escassez e os preços variáveis são um desafio para ambos os fabricantes, com a AMD perdendo a acessibilidade que possuía anteriormente. Antes de comprar, recomenda-se comparar os preços em diversas lojas.
Linux e controladores
Ambas as marcas têm abordagens distintas no suporte a Linux. A AMD lançou recentemente o pacote Radeon Software for Linux e o ROCm 10.1, enquanto a NVIDIA divulgou atualizações para seus drivers e controladores. A escolha entre as plataformas pode depender do sistema operacional preferido e das necessidades específicas de cada usuário.
Qual escolher?
Para quem busca uma solução com menos problemas para rodar modelos locais, a NVIDIA é a melhor opção, dada a madurez do CUDA e seu ecossistema. Já para necessidades específicas que exigem muita memória e uma pilha aberta, a AMD pode ser uma alternativa viável, desde que o usuário esteja disposto a acompanhar as diferenças de suporte.
A decisão final deve considerar tanto as necessidades específicas em hardware quanto as preferências pessoais em termos de software e facilidade de implementação.
