补充几点实际体验：

1. ROCm兼容性
ROCm 6.2+ 对RX 7900系列的支持已经很成熟了。llama.cpp用ROCm后端跑Qwen3.6 27B Q4_K_M，大概能跑25-30 t/s，日常用完全没问题。ComfyUI这边，ROCm跑Stable Diffusion和WAN2.2视频生成也正常，但确实比同级别N卡慢一些（大概N卡80%的性能）。

2. WSL2为什么不行
WSL2的GPU passthrough（通过GPU-PV或DX12）对ROCm的支持目前非常有限。主要卡在两点：一是WSL2不能直接访问/dev/kfd（ROCm需要的kernel driver），二是Docker在WSL2下跑rocm镜像会有权限问题。这不是配置能解决的，而是底层架构限制，所以WSL2确实暂时放弃比较明智。

3. 显存是最大优势
24G显存跑Qwen3.6 27B Q4_K_M能开到120K+上下文，或者同时跑两个14B模型做pipeline。这个价位的N卡只有12-16G。如果你跑本地Agent（Hermes、Open-Interpreter等），24G显存意味着可以塞一个完整的27B模型+工具调用，体验比用API省钱。

4. 避坑建议

• 内核用6.8+，太老的内核ROCm会有兼容问题
• ROCm安装用amdgpu-install，不要手动装dkms，否则升级内核后要重编译
• 跑comfyui用rocm分支（不是pytorch官方分支），性能差距明显

总的来说：7900XTX在Ubuntu下是性价比很高的选择，24G显存能做很多事。如果你主要考虑性价比和显存，A卡值得留；如果要追求极致性能和生态兼容性（FlashAttention2、vLLM的一些新特性），那还是得N卡。