ComfyUI en GPU AMD: instalar con ROCm paso a paso

#ComfyUI en AMD: qué vía de instalación elegir

ComfyUI se basa en PyTorch. En una tarjeta NVIDIA, PyTorch usa CUDA; en una Radeon, usa ROCm, la pila de cómputo de AMD, cuya capa HIP expone una interfaz deliberadamente parecida a CUDA. Por eso ComfyUI muestra «cuda» incluso en una tarjeta AMD: PyTorch conserva ese nombre para el dispositivo, sea cual sea la marca. Así que todo el trabajo consiste en conseguir una versión de PyTorch compilada para ROCm y un controlador que le permita acceder a la GPU.

Windows, Radeon reciente

ComfyUI Desktop con ROCm, la vía oficial descrita por AMD y anunciada por Comfy.org. Es la más sencilla: el instalador se encarga de Python, PyTorch y las dependencias.

Linux

Instalación desde el código fuente con un entorno virtual de Python y los wheels de PyTorch ROCm. Es la vía más antigua, la mejor documentada y la que cubre más tarjetas, incluso mediante soluciones alternativas para modelos no incluidos en la lista.

Linux, servidor o máquina compartida

Docker sobre una imagen ROCm proporcionada por AMD. Práctico para aislar ComfyUI del resto del sistema y empezar de cero si algo se rompe.

Windows, Radeon antigua

No hay una vía oficial de ROCm. Las alternativas (DirectML o pasarse a Linux) se presentan en la sección de solución de problemas.

Si estás empezando con ComfyUI, ten a mano nuestra guía de instalación para principiantes: la interfaz, los nodos y la ubicación de los modelos son idénticos en AMD y en NVIDIA. Solo cambia la capa de hardware, y es de ella de la que trata esta guía.

#Requisitos previos y tarjetas compatibles

La lista de GPU compatibles con ROCm cambia con cada versión, y no es la misma en Windows que en Linux. No te fíes de un foro ni de un tutorial antiguo: abre la matriz de compatibilidad de la documentación «ROCm on Radeon and Ryzen» en el momento de instalar y localiza tu tarjeta y tu sistema en la tabla de la versión actual.

Arquitectura

Las vías oficiales están dirigidas principalmente a las Radeon RDNA 3 (RX 7000) y RDNA 4 (RX 9000), así como a algunos procesadores Ryzen AI con gráfica integrada. Las RDNA 2 (RX 6000) siguen siendo utilizables en Linux, a menudo con una variable de solución alternativa. Comprueba tu modelo exacto en la matriz.

Controlador de Windows

AMD Software Adrenalin Edition, en la versión mínima que indica la página de instalación de AMD. Una versión demasiado antigua es la primera causa de fallo en Windows.

Controlador de Linux

El controlador de kernel amdgpu de una distribución actualizada, con acceso a los dispositivos /dev/kfd y /dev/dri. Los wheels de PyTorch ROCm incluyen las bibliotecas de cómputo que necesitan; instalar ROCm completo sigue siendo útil para herramientas de diagnóstico como rocminfo.

Python

Para la instalación manual, una versión de Python admitida por el wheel de PyTorch elegido. El selector de pytorch.org la indica.

Disco

Calcula varios gigabytes solo para PyTorch ROCm, más el tamaño de los modelos de imagen, que pesan cada uno desde unos pocos gigabytes hasta más de una decena.

Memoria de vídeo

Determina qué modelos puedes usar, igual que en NVIDIA. En un procesador Ryzen con gráficos integrados, la parte de memoria reservada a la GPU se ajusta en la BIOS o en el software de AMD.

#Windows: ComfyUI Desktop con ROCm

ComfyUI Desktop es la aplicación de instalación oficial de Comfy.org. En una tarjeta AMD compatible, instala una versión de PyTorch compatible con ROCm, sin que tengas que manipular índices de pip. La página de AMD sobre la instalación de ComfyUI en Windows y el anuncio de Comfy.org sobre el soporte oficial de AMD ROCm son las dos referencias que debes seguir: si difieren de esta guía, son ellas las que prevalecen.

1. 01
   Actualizar el controlador

   Instala la versión de AMD Software Adrenalin Edition que exige la documentación de AMD y luego reinicia. Según la versión, el instalador de Adrenalin también ofrece componentes de IA opcionales: no son necesarios para seguir esta guía.
2. 02
   Descargar ComfyUI Desktop

   Descarga el instalador de Windows desde la página de descargas de comfy.org, nunca desde un sitio espejo. Ejecútalo con tu cuenta de usuario habitual.
3. 03
   Elegir la GPU AMD

   En el paso de selección del hardware, elige la opción AMD. Si no aparece o sigue deshabilitada, tu versión del instalador o tu tarjeta no es compatible: revisa la matriz de compatibilidad antes de continuar.
4. 04
   Elegir la ubicación de los datos

   Indica una carpeta en un disco con espacio: los modelos, las salidas y los nodos personalizados se acumulan rápido. Si ya tenías una instalación de ComfyUI, el asistente puede reutilizar sus modelos.
5. 05
   Dejar que termine la instalación

   El primer inicio descarga Python, PyTorch y las dependencias. Tarda mucho y ocupa bastante, es normal. No cierres la ventana hasta que aparezca la interfaz.
6. 06
   Revisar el registro

   Abre los registros desde el menú de la aplicación y busca la línea «Device»: debe mostrar el nombre de tu Radeon. Si indica el procesador, PyTorch no encontró la GPU: consulta la sección de solución de problemas.

Para una versión portable sin instalador, consulta la página de versiones publicadas del repositorio de GitHub de ComfyUI: comprueba si figura un archivo comprimido destinado a tarjetas AMD para la versión actual y sigue las instrucciones que lo acompañan. No combines un archivo pensado para NVIDIA con una tarjeta AMD: contiene un PyTorch CUDA que nunca verá tu Radeon.

#Linux: instalar ComfyUI para AMD desde el código fuente

En Linux, la instalación manual sigue siendo la más flexible. El principio se resume en tres puntos: dar a tu usuario acceso a la GPU, instalar PyTorch ROCm en un entorno virtual y, después, instalar ComfyUI encima sin sobrescribir ese PyTorch.

1. 01
   Dar acceso a la GPU

   Añade tu usuario a los grupos render y video, luego cierra la sesión y vuelve a iniciarla. Sin esto, PyTorch no puede abrir /dev/kfd y no ve ninguna GPU.
2. 02
   Comprobar que el sistema ve la tarjeta

   Si ROCm está instalado, rocminfo debe listar un agente de tipo GPU con un identificador gfx (por ejemplo gfx1100 para una RX 7900 XTX, gfx1201 para una RX 9070 XT). Anota este identificador: sirve para la resolución de problemas.
3. 03
   Crear el entorno de Python

   Clona ComfyUI, crea un entorno virtual en su carpeta y actívalo. Cada sesión de trabajo empezará con esta activación.
4. 04
   Instalar PyTorch ROCm primero

   En pytorch.org, en la página Get Started, elige Linux, Pip, Python y ROCm: el sitio muestra el comando exacto y la versión de ROCm vigente. Instala este PyTorch antes que cualquier otra dependencia.
5. 05
   Instalar ComfyUI e iniciarlo

   Instala las dependencias de ComfyUI y luego ejecuta main.py. De forma predeterminada, la interfaz responde en 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

El README de ComfyUI también describe una vía experimental, en Windows y Linux, con wheels de PyTorch publicados por AMD para algunas arquitecturas RDNA 3, 3.5 y 4. Evoluciona rápido: si quieres probarla, copia el comando directamente de la sección AMD del README en lugar de un tutorial, porque las direcciones de índice dependen de la arquitectura de tu tarjeta.

#Docker con una imagen ROCm

AMD publica en Docker Hub imágenes rocm/pytorch que incluyen ROCm y un PyTorch ya compilado para él. Hasta donde sabemos, no existe una imagen oficial de ComfyUI para AMD: el método más limpio consiste en partir de la imagen de AMD e instalar ComfyUI en ella. El host solo necesita el controlador amdgpu; el contenedor obtiene acceso a la GPU mediante los dispositivos /dev/kfd y /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

Etiqueta de imagen

latest cambia con cada versión de ROCm. Para una instalación que quieras reproducir, anota la etiqueta exacta utilizada y reutilízala, después de comprobar que es compatible con tu tarjeta.

Volumen

La carpeta montada en /workspace conserva ComfyUI, sus modelos y sus resultados cuando se elimina el contenedor. Sin ella, todo vuelve a empezar desde cero.

Exposition

El puerto se publica en 127.0.0.1: solo la máquina host accede a la interfaz. No expongas ComfyUI en una red abierta: no tiene autenticación de forma predeterminada y los nodos personalizados ejecutan código.

Relance

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

Se aplica la misma advertencia que en la instalación manual: comprueba después de pip install que el PyTorch del contenedor sigue siendo el de AMD.

#Comprobar que la GPU AMD realmente está trabajando

Que la instalación arranque no demuestra nada: ComfyUI puede recurrir al procesador. Bastan dos comprobaciones. La primera consulta a PyTorch directamente, en el entorno donde se ejecuta 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

Debe mostrar un número de versión. None significa que este PyTorch no se compiló para ROCm: casi siempre se trata de un PyTorch CUDA o CPU instalado por error.

torch.cuda.is_available()

Debe mostrar True. Que aparezca la palabra cuda es normal en AMD: PyTorch reutiliza esa interfaz para HIP.

get_device_name(0)

Debe mostrar el nombre de tu Radeon. Si es la gráfica integrada del procesador, consulta el apartado sobre la GPU equivocada en la sección de solución de problemas.

La segunda comprobación se hace durante un renderizado: en Linux, rocm-smi o amd-smi muestran la ocupación y la memoria usada de la GPU; en Windows, el administrador de tareas o el software Adrenalin muestran la carga de la tarjeta. Si el procesador sube al 100 % mientras la GPU permanece inactiva, el cálculo no pasa por la Radeon.

#Errores frecuentes de controladores y de detección

«hipErrorNoBinaryForGpu» o «Unable to find code object»

El PyTorch instalado no contiene código para la arquitectura de tu tarjeta. En Linux, para una tarjeta cercana a una arquitectura compatible, el README de ComfyUI indica la variable HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION: 10.3.0 para RDNA 2 como las RX 6700 o 6600, 11.0.0 para RDNA 3 como la RX 7600. Es una solución alternativa no garantizada por AMD.

No se detecta ninguna GPU en Linux

Comprueba la pertenencia a los grupos render y video (comando groups) después de volver a iniciar sesión y, a continuación, la presencia de /dev/kfd. En Docker, comprueba que las opciones --device se hayan pasado correctamente.

GPU equivocada seleccionada

En una máquina con gráficos integrados AMD y una Radeon, PyTorch puede ver dos dispositivos. Limítalo a la tarjeta dedicada con HIP_VISIBLE_DEVICES, guiándote por el orden que muestra rocminfo.

Opción AMD ausente en ComfyUI Desktop

Controlador demasiado antiguo, versión del instalador anterior al soporte de ROCm o tarjeta fuera de la matriz. Actualiza Adrenalin y el instalador y vuelve a comprobar la compatibilidad.

ComfyUI se ejecuta en el procesador después de añadir un nodo

Un nodo ha reinstalado torch. Reinstala PyTorch ROCm con el comando de pytorch.org y luego comprueba torch.version.hip.

Radeon antigua en Windows

ComfyUI acepta una opción --directml con el paquete torch-directml. El README la presenta como poco soportada: resérvala para solucionar problemas. Para un uso habitual en una RX 6000, Linux sigue siendo la vía más sólida.

# 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

#Falta de memoria de vídeo: los ajustes útiles

En AMD, la falta de memoria se manifiesta con un error del tipo «HIP out of memory» en lugar de «CUDA out of memory». Las soluciones son las mismas que en NVIDIA y pasan primero por las opciones de inicio de ComfyUI y luego por la elección del modelo y de la resolución.

--lowvram

Divide el modelo y lo carga por partes. Es más lento, pero permite que quepan modelos más grandes.

--novram

Va aún más lejos, cuando --lowvram no basta.

--reserve-vram

Reserva una cantidad de memoria, en gigabytes, que ComfyUI no tocará. Es útil cuando la pantalla, el navegador u otro programa comparten la misma tarjeta.

--cpu-vae

Traslada la decodificación VAE al procesador. El nodo VAE Decode (Tiled) es otra solución, que se mantiene en la GPU por mosaicos.

Resolución y lote

Reduce el tamaño de imagen o el número de imágenes por lote antes de cambiar de modelo: la memoria consumida durante la decodificación aumenta con ellos.

Modelos cuantizados

Existen versiones reducidas (FP8, GGUF mediante un nodo dedicado) de varios modelos grandes de imágenes. Comprueba que el formato sea compatible con tu versión de PyTorch ROCm antes de contar con ello.

PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF

El equivalente en AMD de PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF. El valor expandable_segments:True puede limitar la fragmentación de la memoria; su efecto depende de la versión de PyTorch.

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

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

El README de ComfyUI también menciona una variable, TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL=1, que se combina con --use-pytorch-cross-attention para activar una atención que consume menos memoria en algunas tarjetas AMD. Es experimental; si provoca errores, quítala antes de buscar otra causa.

#Lo que esta guía no promete

Para esta guía no se ha hecho ninguna prueba de velocidad, y en ella no encontrarás tiempos de renderizado ni comparaciones con una tarjeta NVIDIA. El rendimiento de ComfyUI en AMD depende de la tarjeta, de la versión de ROCm, de la de PyTorch, del modelo y de las opciones de atención: una cifra aislada, sin esa información, no te diría nada. Los comandos anteriores siguen la documentación de AMD y de PyTorch y el README de ComfyUI; los números de versión, en cambio, se dejan a propósito para que los consultes en esas fuentes, porque cambian más rápido que una guía.

Ten en cuenta también que los nodos personalizados suelen estar escritos para CUDA. Algunos llaman a bibliotecas propias de NVIDIA y fallarán en una Radeon, aunque ComfyUI en sí funcione. Antes de instalar un workflow complejo, comprueba en el repositorio de cada nodo si menciona ROCm o AMD.

#Para ir más allá

Una vez que ComfyUI funcione en tu Radeon, estas guías amplían la instalación: los primeros pasos en la interfaz, la misma configuración de ROCm para Ollama si también quieres ejecutar LLM, y las fichas de las tarjetas AMD más comunes.