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https://nod.ai/sd-on-rdna3/ Nod.ai 跟 AMD合作,移植Stable Diffusion到AMD繪圖卡。 目前需要特別driver https://www.amd.com/en/support/kb/release-notes/rn-rad-win-22-11-1-mlir-iree https://tinyurl.com/mrze9hfy win 11更新的時候,可能要重新安裝驅動。 安裝方式跟注意事項 https://github.com/nod-ai/SHARK/blob/main/shark/examples/shark_inference/stable_diffusion/stable_diffusion_amd.md https://tinyurl.com/bdcvuhhy 安裝程式在這 https://github.com/nod-ai/SHARK/releases/download/20221220.400/shark_sd_20221220_400.exe https://tinyurl.com/4na4z5wu 也許RDNA2跟更舊的AMD卡也可以用。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.70.128.119 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1671622220.A.86D.html
spfy: 竟然是官方跑出來做這件事嗎 厲害了 12/21 19:41
ltytw: 畢竟AMD是做工作卡 (? 12/21 19:47
arrenwu: 起頭一定要AMD自己做啊 他們現在整在努力推廣 ROCm 12/21 19:56
arrenwu: 目前策略看起來是 AMD起頭->開源後讓大家繼續做 12/21 19:56
dos01: 覺得這樣做是正確的 N也是跟很多遊戲廠合作 針對遊戲去調整 12/21 20:06
dos01: 不過這過程大概要累積好幾年才會有相對應的成果就是了 12/21 20:07
suyuan: 這絕對是正確的方向,畢竟雞雞是人類進步的原動力 12/21 20:20
CORYCHAN: 棒棒 12/21 20:21
tomsawyer: 你第二個短連結怪怪的 12/21 20:23
還真的怪,已修正
dibblo: AMD戰未來!未來最棒(錯棚.. 12/21 20:29
cohj: 用apu+16g vram跑模型不知道有沒有機會 12/21 20:43
twosheep0603: ROCm資源再給多一點 老黃就不能靠CUDA亂喊價了 12/21 20:53
zion1981: 現在滿街gsync相容螢幕也歸功於amd推廣免費freesync 12/21 22:59
tint: 目前桌面APU的架構都是舊VEGA(GCN 5.0) GPU的架構偏老了 12/21 23:21
tint: 我覺得至少要RDNA2以上架構的才有機會 Rembrandt或之後的 12/21 23:22
tint: 不過桌面Zen4 Raphael裡面都有基本的2CU等級的亮機內顯 12/21 23:27
tint: 那個是RDNA2架構的 雖然CU數非常少運算能力很低XD 12/21 23:28
apu真的有點難,頻寬,cu都不足。 ※ 編輯: oopFoo (219.70.128.119 臺灣), 12/22/2022 00:54:13
hitsukiaoi: 非NV不可的原因又少一個了 12/22 01:35
chickengod: 讚 12/22 01:40
DrGun: 難道AMD又臭了嗎?? 12/22 01:55
oopFoo: 有人用5700xt(rdna1)跑,45秒。還蠻不錯的。 12/22 08:25
menchian: 說跑幾秒沒啥參考性吧,你下的參數不同,可以有幾秒鐘跟 12/22 09:53
menchian: 幾十分鐘的差距,更別說每個人套用的模型可能都不同 12/22 09:53
oopFoo: 他用onnx跑4分鐘多,ROCM跑2分多鐘,這個30秒同樣prompt 12/22 10:06
wres666: 原來ROCM效率這麼差喔 12/22 10:30
keyword1983: 感覺不同runtime compile出來的效率差很多 12/22 14:48
MrDisgrace: 連AI也補上了 12/22 15:12
Wilson310: 有的跑不錯了 12/22 23:02
ZMTL:轉錄至看板 AI_Art 12/23 16:51